Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

TADF							0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RSGM							0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AHVO							0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MCPF							0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DSFM							0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFTStereoReplicaGSO							0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CREStereo++_RVC	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
s12784h	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TANstereo	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XX-TBD	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CREStereo	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MEDIAN_ROB	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AVERAGE_ROB	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

light-stereo	0.05 58	0.04 52	0.01 10	0.02 14	0.01 10	0.01 10	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.03 59	0.02 26	0.01 16	0.73 561	0.01 16	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.02 20

CoDeX	0.15 212	0.70 392	0.02 15	0.02 14	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.01 15	0.02 26	0.67 597	0.02 21	0.69 580	0.75 607	0.01 15	0.02 27	0.02 20

Wz-Net-TNSev	0.02 15	0.05 68	0.04 65	0.07 87	0.01 10	0.01 10	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 16	0.01 16	0.06 89	0.04 72	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.01 10

Wz-Net-SNSev	0.03 29	0.09 98	0.07 102	0.09 96	0.01 10	0.01 10	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 16	0.01 16	0.09 112	0.07 108	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.01 10

Wz-Net-LNSev	0.06 63	0.24 225	0.20 267	0.23 248	0.01 10	0.02 20	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 16	0.01 16	0.23 283	0.21 296	0.02 25	0.01 15	0.01 16	0.01 10

Wz-Net-MNSev	0.06 63	0.54 361	0.10 119	0.12 130	0.01 10	0.01 10	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 16	0.01 16	0.12 147	0.11 162	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.01 10

WZ-Net	0.05 58	0.50 341	0.10 119	0.12 130	0.01 10	0.01 10	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 16	0.01 16	0.12 147	0.10 131	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.01 10

HITNet	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.01 10
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
NVstereo2D	0.01 9	0.01 9	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.01 10

PWC_ROB	0.01 9	0.02 12	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.01 10

PWCDC_ROB	0.01 9	0.01 9	0.02 15	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.01 10

PWCK	0.01 9	0.02 12	0.01 10	0.01 9	0.01 10	0.01 10	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 16	0.01 15	0.01 15	0.01 16	0.01 10

iinet-test	0.08 80	0.16 184	0.02 15	0.16 175	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.17 304	0.02 26	0.02 27	0.71 548	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.16 273

IINet	0.06 63	0.05 68	0.02 15	0.05 61	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.04 107	0.02 26	0.02 27	0.73 561	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.04 96

VMStereo-Base	0.03 29	0.09 98	0.08 109	0.09 96	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 26	0.02 27	0.08 104	0.08 116	0.03 47	0.02 27	0.02 27	0.02 20

G2L-ROB	0.03 29	0.06 82	0.02 15	0.03 29	0.02 22	0.03 44	0.02 27	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.03 40	0.02 22	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

USTest	0.01 9	0.02 12	0.00 1	0.14 150	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 25	0.02 27	0.00 1	0.00 1

G2L-Stereo_test	0.03 29	0.04 52	0.02 15	0.03 29	0.02 22	0.03 44	0.02 27	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.03 40	0.02 22	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

coex_refinement	0.03 29	0.03 31	0.02 15	0.03 29	0.02 22	0.03 44	0.02 27	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.03 40	0.02 22	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

G2L-Stereo	0.03 29	0.03 31	0.02 15	0.03 29	0.02 22	0.03 44	0.02 27	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.03 40	0.02 22	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

PSMNet-RUCA	0.02 15	0.02 12	0.02 15	0.02 14	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 26	0.02 27	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

FACV-RUCA	0.02 15	0.02 12	0.02 15	0.02 14	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 26	0.02 27	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

IGEV-RUCA	0.02 15	0.02 12	0.02 15	0.02 14	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 26	0.02 27	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

test_sample6	0.09 87	0.97 454	0.10 119	0.10 101	0.03 52	0.03 44	0.02 27	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.10 121	0.10 131	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

test_sample3	0.09 87	0.87 427	0.10 119	0.12 130	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 147	0.10 131	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

test_sample2	0.09 87	1.03 483	0.11 147	0.11 122	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.09 112	0.09 126	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

test_sample1	0.09 87	0.87 427	0.12 159	0.11 122	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.02 28	0.04 98	0.02 27	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.10 121	0.10 131	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

SMFormer	0.09 87	1.01 477	0.09 115	0.09 96	0.03 52	0.03 44	0.02 27	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.09 112	0.09 126	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

tta	0.09 87	0.95 451	0.09 115	0.10 101	0.02 22	0.03 44	0.02 27	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.09 112	0.10 131	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

1111x	0.10 106	1.14 499	0.13 181	0.14 150	0.03 52	0.04 96	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.13 163	0.11 162	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.02 20

xxx	0.09 87	1.01 477	0.10 119	0.10 101	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.02 28	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.02 27	0.03 49	0.02 27	0.10 121	0.10 131	0.03 47	0.02 27	0.03 53	0.03 52

coex-ft	0.02 15	0.02 12	0.02 15	0.02 14	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 26	0.02 27	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

fast-acv-ft	0.02 15	0.02 12	0.02 15	0.02 14	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 26	0.02 27	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

CBFPSM	0.02 15	0.02 12	0.02 15	0.02 14	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 26	0.02 27	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

iinet-f	0.02 15	0.02 12	0.02 15	0.02 14	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 26	0.02 27	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

Wz-Net-LNSev-Ref	0.11 134	0.44 310	0.33 362	0.39 333	0.02 22	0.03 44	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 26	0.02 27	0.39 388	0.36 434	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

222	0.10 106	0.99 463	0.12 159	0.13 143	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 147	0.12 177	0.03 47	0.02 27	0.04 103	0.03 52

SFCPSM	0.17 232	0.78 409	0.02 15	0.02 14	0.01 10	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.01 16	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.01 15	0.02 26	0.79 637	0.02 21	0.75 593	0.76 609	0.02 27	0.02 27	0.02 20

Syn2CoEx	0.25 281	1.31 569	0.74 581	0.92 547	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.03 52	0.02 27	0.02 26	0.02 27	0.87 587	0.75 593	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

MFN_U_SF_RVC	0.02 15	0.02 12	0.02 15	0.02 14	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 26	0.02 27	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

MSC_U_SF_DS_RVC	0.02 15	0.02 12	0.02 15	0.02 14	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 26	0.02 27	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

MFN_U_SF_DS_RVC	0.02 15	0.02 12	0.02 15	0.02 14	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 26	0.02 27	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

ADCMid	0.08 80	0.02 12	0.02 15	1.01 571	0.03 52	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.04 96	0.09 177	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

ADCS	0.09 87	0.02 12	0.04 65	0.90 542	0.06 148	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.14 224	0.36 484	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

AnyNet_C01	0.11 134	0.02 12	0.02 15	1.62 681	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.06 129	0.04 104	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.03 52

RYNet	0.02 15	0.02 12	0.02 15	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.03 50	0.02 27	0.02 27	0.03 59	0.03 49	0.02 27	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

LSM	0.02 15	0.02 12	0.02 15	0.02 14	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 26	0.02 27	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

LSM0	0.02 15	0.02 12	0.02 15	0.02 14	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 26	0.02 27	0.02 21	0.02 22	0.02 25	0.02 27	0.02 27	0.02 20

IGEV_i1	0.26 292	0.05 68	0.04 65	0.06 71	0.03 52	0.05 113	0.03 60	0.05 117	0.03 65	0.05 120	0.03 62	0.04 102	0.06 156	0.05 112	0.03 58	4.34 814	0.03 45	0.04 99	0.03 63	0.05 121	0.04 96

RT-IGEV	0.07 69	0.05 68	0.03 40	0.05 61	0.03 52	0.04 96	0.03 60	0.04 101	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.04 102	0.04 107	0.04 96	0.03 58	0.75 564	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.04 96

RT-Monster	0.09 87	0.07 86	0.03 40	0.15 162	0.03 52	0.04 96	0.03 60	0.04 101	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.03 52	0.10 187	0.04 96	0.03 58	0.92 592	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.07 150

PipStereo	0.03 29	0.03 31	0.03 40	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

PSi22b	0.03 29	0.03 31	0.03 40	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

PSi22a	0.03 29	0.03 31	0.03 40	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

PSi22	0.03 29	0.03 31	0.03 40	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

Foundation-i1c-attn	0.03 29	0.03 31	0.03 40	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

Foundation-i1b	0.03 29	0.03 31	0.03 40	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

Foundation-i1a	0.03 29	0.03 31	0.03 40	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

Selective-IGEV-i16pc	0.03 29	0.03 31	0.03 40	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

Selective-IGEV-i16pb	0.03 29	0.03 31	0.03 40	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

Selective-IGEV-i16pa	0.03 29	0.03 31	0.03 40	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

Selective-IGEV-i1pa	0.03 29	0.03 31	0.03 40	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

Foundation-i1	0.03 29	0.03 31	0.03 40	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

Foundation-i32	0.03 29	0.03 31	0.03 40	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

Selective-IGEV-i1	0.03 29	0.03 31	0.03 40	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

Selective-IGEV-i32	0.03 29	0.03 31	0.03 40	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

zh-sn7	0.10 106	0.98 455	0.14 190	0.15 162	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.15 189	0.13 202	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

zh-mn7	0.11 134	1.14 499	0.17 233	0.20 225	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.18 241	0.16 231	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

w-ln-seven-2	0.14 192	1.22 561	0.28 320	0.32 298	0.04 101	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.32 334	0.27 333	0.04 99	0.03 63	0.03 53	0.03 52

TCMNet	0.03 29	0.04 52	0.03 40	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

TCMNet-wrong-test	0.03 29	0.04 52	0.03 40	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.02 27	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

YMNet	0.03 29	0.04 52	0.03 40	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.02 27	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.02 26	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

YMNet_1	0.03 29	0.04 52	0.03 40	0.03 29	0.03 52	0.03 44	0.02 27	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.02 26	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

DualNet (step1)	0.10 106	1.05 487	0.12 159	0.12 130	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.02 27	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 147	0.12 177	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample9	0.10 106	1.05 487	0.12 159	0.12 130	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.02 27	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 147	0.12 177	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample8	0.10 106	1.05 487	0.12 159	0.12 130	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 147	0.12 177	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample7	0.09 87	1.00 465	0.11 147	0.11 122	0.02 22	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.12 147	0.12 177	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

test_sample5	0.10 106	1.07 491	0.11 147	0.10 101	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.10 121	0.10 131	0.03 47	0.03 63	0.04 103	0.03 52

test_sample4	0.10 106	1.03 483	0.12 159	0.10 101	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.13 163	0.13 202	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

11t1	0.17 232	2.16 671	0.13 181	0.13 143	0.04 101	0.06 127	0.04 110	0.06 135	0.04 110	0.06 137	0.03 62	0.06 138	0.03 59	0.06 129	0.05 130	0.18 241	0.12 177	0.06 141	0.03 63	0.05 121	0.03 52

DualNet	0.10 106	1.07 491	0.11 147	0.10 101	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.10 121	0.10 131	0.03 47	0.03 63	0.04 103	0.03 52

x	0.11 134	1.15 502	0.15 216	0.14 150	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.14 174	0.15 227	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

psmg	0.43 415	1.91 650	0.92 607	1.91 692	0.02 22	0.02 20	0.03 60	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.03 49	0.02 27	1.97 739	1.44 729	0.04 99	0.03 63	0.02 27	0.03 52

test_xeample	0.10 106	1.09 493	0.13 181	0.12 130	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.04 101	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.14 174	0.14 217	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

EDNetEfficientorigin	0.04 54	0.06 82	0.04 65	0.05 61	0.04 101	0.05 113	0.04 110	0.05 117	0.04 110	0.05 120	0.04 117	0.05 120	0.04 107	0.05 112	0.04 104	0.05 73	0.03 45	0.06 141	0.03 63	0.04 103	0.03 52

EDNetEfficient	0.04 54	0.05 68	0.04 65	0.04 53	0.03 52	0.04 96	0.03 60	0.04 101	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.04 102	0.03 59	0.04 96	0.03 58	0.05 73	0.03 45	0.05 115	0.03 63	0.04 103	0.03 52

BEATNet_4x	0.11 134	0.03 31	0.03 40	1.60 678	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.05 112	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

ADCL	0.11 134	0.03 31	0.03 40	1.60 678	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.05 112	0.03 58	0.03 40	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

AnyNet_C32	0.14 192	0.04 52	0.03 40	2.22 707	0.04 101	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.04 102	0.02 27	0.07 159	0.04 104	0.02 21	0.02 22	0.03 47	0.03 63	0.02 27	0.03 52

ADCPNet	0.10 106	0.03 31	0.04 65	1.27 646	0.03 52	0.04 96	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.04 102	0.03 59	0.08 165	0.04 104	0.04 65	0.03 45	0.03 47	0.03 63	0.03 53	0.03 52

arf4	0.14 192	0.14 150	0.04 65	0.06 71	1.08 678	0.52 541	0.04 110	0.06 135	0.04 110	0.06 137	0.04 117	0.06 138	0.04 107	0.06 129	0.04 104	0.05 73	0.04 72	0.05 115	0.04 105	0.15 245	0.14 254

arf3	0.14 192	0.14 150	0.04 65	0.06 71	1.13 683	0.44 475	0.04 110	0.06 135	0.04 110	0.06 137	0.04 117	0.06 138	0.04 107	0.06 129	0.04 104	0.05 73	0.04 72	0.05 115	0.04 105	0.16 257	0.15 268

arf2	0.12 149	0.14 150	0.04 65	0.06 71	1.07 675	0.16 252	0.04 110	0.06 135	0.04 110	0.06 137	0.04 117	0.06 138	0.04 107	0.06 129	0.04 104	0.05 73	0.04 72	0.05 115	0.04 105	0.14 218	0.14 254

arf1	0.12 149	0.14 150	0.04 65	0.06 71	1.11 681	0.15 233	0.04 110	0.06 135	0.06 157	0.06 137	0.04 117	0.06 138	0.04 107	0.06 129	0.04 104	0.05 73	0.04 72	0.05 115	0.04 105	0.14 218	0.14 254

AROF3	0.12 149	0.14 150	0.04 65	0.06 71	0.99 659	0.15 233	0.04 110	0.06 135	0.04 110	0.06 137	0.04 117	0.06 138	0.04 107	0.06 129	0.04 104	0.05 73	0.04 72	0.05 115	0.04 105	0.14 218	0.27 378

AROF2	0.12 149	0.14 150	0.04 65	0.06 71	0.93 653	0.15 233	0.04 110	0.06 135	0.15 283	0.06 137	0.04 117	0.06 138	0.04 107	0.06 129	0.04 104	0.05 73	0.04 72	0.05 115	0.04 105	0.14 218	0.15 268

valid	0.11 134	0.14 150	0.04 65	0.06 71	0.85 638	0.15 233	0.04 110	0.06 135	0.18 309	0.06 137	0.04 117	0.06 138	0.04 107	0.06 129	0.04 104	0.05 73	0.04 72	0.05 115	0.04 105	0.14 218	0.14 254

CMRA-Stereo	0.04 54	0.04 52	0.04 65	0.04 53	0.04 101	0.04 96	0.04 110	0.04 101	0.04 110	0.04 98	0.04 117	0.05 120	0.04 107	0.04 96	0.04 104	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

ManiGeoR	0.17 232	0.05 68	0.62 539	0.73 518	0.04 101	0.05 113	0.04 110	0.05 117	0.04 110	0.05 120	0.04 117	0.05 120	0.04 107	0.05 112	0.04 104	0.72 556	0.58 544	0.05 115	0.04 105	0.05 121	0.04 96

HLF11	0.17 232	0.05 68	0.63 543	0.72 514	0.04 101	0.05 113	0.04 110	0.05 117	0.04 110	0.05 120	0.04 117	0.05 120	0.04 107	0.05 112	0.04 104	0.71 548	0.59 550	0.05 115	0.04 105	0.04 103	0.04 96

HLf10	0.17 232	0.05 68	0.62 539	0.73 518	0.04 101	0.05 113	0.04 110	0.05 117	0.04 110	0.05 120	0.04 117	0.05 120	0.04 107	0.05 112	0.04 104	0.72 556	0.58 544	0.05 115	0.04 105	0.05 121	0.04 96

HLf8	0.17 232	0.05 68	0.62 539	0.72 514	0.04 101	0.05 113	0.04 110	0.05 117	0.04 110	0.05 120	0.04 117	0.05 120	0.04 107	0.05 112	0.04 104	0.72 556	0.58 544	0.05 115	0.04 105	0.05 121	0.04 96

TestStereo_HLe17	0.17 232	0.05 68	0.65 550	0.72 514	0.04 101	0.05 113	0.04 110	0.05 117	0.04 110	0.05 120	0.04 117	0.05 120	0.04 107	0.05 112	0.04 104	0.71 548	0.59 550	0.05 115	0.04 105	0.05 121	0.04 96

AANet	0.07 69	0.04 52	0.03 40	0.04 53	0.03 52	0.04 96	0.03 60	0.04 101	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.04 102	0.11 213	0.04 96	0.03 58	0.58 513	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.03 52

z-mn7	0.16 224	1.21 555	0.33 362	0.41 361	0.04 101	0.04 96	0.03 60	0.04 101	0.04 110	0.04 98	0.04 117	0.04 102	0.04 107	0.04 96	0.04 104	0.35 353	0.31 371	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

z-ln-s-r	0.21 257	1.40 580	0.53 516	0.56 471	0.04 101	0.05 113	0.04 110	0.05 117	0.05 137	0.05 120	0.04 117	0.05 120	0.04 107	0.05 112	0.05 130	0.57 512	0.44 491	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

w-ln-seven	0.18 241	1.47 582	0.33 362	0.40 346	0.04 101	0.04 96	0.04 110	0.04 101	0.04 110	0.04 98	0.04 117	0.04 102	0.04 107	0.04 96	0.04 104	0.38 375	0.32 377	0.05 115	0.04 105	0.04 103	0.04 96

DFGA-Net	0.05 58	0.06 82	0.04 65	0.06 71	0.04 101	0.06 127	0.04 110	0.06 135	0.04 110	0.06 137	0.04 117	0.06 138	0.04 107	0.06 129	0.04 104	0.06 89	0.04 72	0.05 115	0.04 105	0.05 121	0.04 96

mmm	0.14 192	1.83 635	0.12 159	0.11 122	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.04 110	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.06 129	0.04 104	0.12 147	0.11 162	0.05 115	0.04 105	0.05 121	0.04 96

ffm	0.25 281	3.83 755	0.12 159	0.12 130	0.05 127	0.06 127	0.05 135	0.06 135	0.05 137	0.03 50	0.03 62	0.06 138	0.05 133	0.06 129	0.05 130	0.12 147	0.12 177	0.05 115	0.04 105	0.06 135	0.04 96

ff1	0.25 281	3.83 755	0.12 159	0.12 130	0.05 127	0.06 127	0.05 135	0.06 135	0.05 137	0.03 50	0.03 62	0.06 138	0.05 133	0.06 129	0.05 130	0.12 147	0.12 177	0.05 115	0.04 105	0.06 135	0.04 96

mmx	0.25 281	3.83 755	0.12 159	0.12 130	0.05 127	0.06 127	0.05 135	0.06 135	0.05 137	0.03 50	0.03 62	0.06 138	0.05 133	0.06 129	0.05 130	0.12 147	0.12 177	0.05 115	0.04 105	0.06 135	0.04 96

GASNet	0.05 58	0.04 52	0.12 159	0.04 53	0.04 101	0.04 96	0.05 135	0.04 101	0.04 110	0.12 204	0.04 117	0.06 138	0.04 107	0.04 96	0.04 104	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

qqq	0.16 224	2.01 660	0.12 159	0.15 162	0.04 101	0.06 127	0.05 135	0.06 135	0.04 110	0.06 137	0.03 62	0.06 138	0.03 59	0.06 129	0.03 58	0.12 147	0.14 217	0.04 99	0.04 105	0.03 53	0.03 52

xxxx	0.11 134	1.16 504	0.16 223	0.12 130	0.03 52	0.03 44	0.03 60	0.03 52	0.03 65	0.03 50	0.03 62	0.03 52	0.03 59	0.03 49	0.03 58	0.13 163	0.16 231	0.03 47	0.04 105	0.04 103	0.04 96

APVNet	0.09 87	0.05 68	0.04 65	0.05 61	0.04 101	0.05 113	0.90 646	0.06 135	0.04 110	0.05 120	0.04 117	0.05 120	0.04 107	0.05 112	0.04 104	0.05 73	0.04 72	0.05 115	0.04 105	0.05 121	0.05 123

FADNet_RVC	0.12 149	0.04 52	0.04 65	0.05 61	0.04 101	0.04 96	0.04 110	0.04 101	0.04 110	0.04 98	0.04 117	0.04 102	0.05 133	0.04 96	1.65 774	0.05 73	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

FADNet-RVC	0.13 160	0.04 52	0.04 65	0.04 53	0.04 101	0.04 96	0.05 135	0.04 101	0.04 110	0.04 98	0.05 143	0.04 102	0.05 133	0.04 96	1.71 791	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.07 154	0.04 96

FADNet	0.12 149	0.05 68	0.04 65	0.04 53	0.04 101	0.04 96	0.04 110	0.04 101	0.04 110	0.04 98	0.04 117	0.04 102	0.05 133	0.04 96	1.66 777	0.06 89	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

ADCRef	0.12 149	0.03 31	0.04 65	1.71 686	0.04 101	0.03 44	0.03 60	0.04 101	0.04 110	0.04 98	0.03 62	0.04 102	0.03 59	0.06 129	0.04 104	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.03 53	0.04 96

ADCP+	0.15 212	0.04 52	0.04 65	2.20 706	0.04 101	0.04 96	0.04 110	0.04 101	0.04 110	0.04 98	0.05 143	0.04 102	0.04 107	0.08 165	0.04 104	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96

NVStereoNet_ROB	0.04 54	0.04 52	0.04 65	0.04 53	0.04 101	0.04 96	0.04 110	0.04 101	0.04 110	0.04 98	0.04 117	0.04 102	0.04 107	0.04 96	0.04 104	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.04 105	0.04 103	0.04 96
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
AROF-Stereo-S	0.13 160	0.13 127	0.05 88	0.13 143	0.05 127	0.07 145	1.25 741	0.07 159	0.05 137	0.07 161	0.05 143	0.07 161	0.06 156	0.07 159	0.05 130	0.07 101	0.05 92	0.13 197	0.05 137	0.07 154	0.12 234

Light2-Stereo	0.05 58	0.04 52	0.05 88	0.05 61	0.05 127	0.04 96	0.05 135	0.05 117	0.04 110	0.05 120	0.04 117	0.04 102	0.04 107	0.04 96	0.05 130	0.05 73	0.05 92	0.05 115	0.05 137	0.06 135	0.05 123

Light-Stereo-hy	0.07 69	0.05 68	0.19 253	0.17 198	0.05 127	0.05 113	0.05 135	0.05 117	0.05 137	0.05 120	0.05 143	0.05 120	0.05 133	0.05 112	0.05 130	0.17 222	0.16 231	0.05 115	0.05 137	0.05 121	0.05 123

GIO	0.10 106	0.22 214	0.22 284	0.23 248	0.05 127	0.07 145	0.05 135	0.07 159	0.05 137	0.07 161	0.05 143	0.07 161	0.05 133	0.07 159	0.05 130	0.23 283	0.22 303	0.06 141	0.05 137	0.06 135	0.05 123

UHP(ZeroShot)	0.07 69	0.41 293	0.05 88	0.05 61	0.05 127	0.05 113	0.05 135	0.05 117	0.05 137	0.05 120	0.05 143	0.05 120	0.05 133	0.05 112	0.05 130	0.05 73	0.05 92	0.05 115	0.05 137	0.05 121	0.05 123

UHP(FT)	0.07 69	0.40 280	0.05 88	0.05 61	0.05 127	0.05 113	0.05 135	0.05 117	0.05 137	0.05 120	0.05 143	0.05 120	0.05 133	0.05 112	0.05 130	0.05 73	0.05 92	0.05 115	0.05 137	0.05 121	0.05 123

mmmmmm	0.07 69	0.40 280	0.05 88	0.05 61	0.05 127	0.05 113	0.05 135	0.05 117	0.05 137	0.05 120	0.05 143	0.05 120	0.05 133	0.05 112	0.05 130	0.05 73	0.05 92	0.05 115	0.05 137	0.05 121	0.05 123

UHP	0.07 69	0.41 293	0.05 88	0.05 61	0.05 127	0.05 113	0.05 135	0.05 117	0.05 137	0.05 120	0.05 143	0.05 120	0.05 133	0.05 112	0.05 130	0.05 73	0.05 92	0.05 115	0.05 137	0.05 121	0.05 123

DispViT+	0.07 69	0.08 89	0.12 159	0.08 89	0.05 127	0.08 150	0.05 135	0.08 165	0.05 137	0.08 164	0.05 143	0.08 163	0.05 133	0.08 165	0.05 130	0.08 104	0.07 108	0.07 154	0.05 137	0.07 154	0.05 123

BridgeDepth_RVC	0.07 69	0.08 89	0.11 147	0.11 122	0.05 127	0.08 150	0.05 135	0.08 165	0.05 137	0.08 164	0.05 143	0.08 163	0.05 133	0.08 165	0.05 130	0.11 141	0.10 131	0.07 154	0.05 137	0.07 154	0.05 123
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
BridgeDepth	0.08 80	0.08 89	0.11 147	0.11 122	0.05 127	0.08 150	0.05 135	0.08 165	0.07 169	0.08 164	0.05 143	0.08 163	0.05 133	0.09 171	0.08 170	0.15 189	0.11 162	0.07 154	0.05 137	0.07 154	0.06 139
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
ISRNet	0.11 134	0.05 68	0.36 389	0.24 254	0.07 157	0.13 194	0.05 135	0.06 135	0.05 137	0.05 120	0.05 143	0.13 209	0.05 133	0.05 112	0.09 177	0.24 293	0.20 291	0.10 169	0.05 137	0.06 135	0.13 247

qqq1	0.25 281	3.70 749	0.14 190	0.14 150	0.04 101	0.06 127	0.05 135	0.06 135	0.05 137	0.06 137	0.05 143	0.04 102	0.05 133	0.06 129	0.05 130	0.13 163	0.12 177	0.06 141	0.05 137	0.03 53	0.04 96

fff1	0.25 281	3.70 749	0.14 190	0.14 150	0.04 101	0.06 127	0.05 135	0.06 135	0.05 137	0.06 137	0.05 143	0.04 102	0.05 133	0.06 129	0.05 130	0.13 163	0.12 177	0.06 141	0.05 137	0.03 53	0.04 96

AASNet	0.06 63	0.08 89	0.08 109	0.08 89	0.05 127	0.06 127	0.05 135	0.05 117	0.06 157	0.06 137	0.06 161	0.05 120	0.06 156	0.06 129	0.05 130	0.08 104	0.08 116	0.08 159	0.05 137	0.06 135	0.05 123

SACVNet	0.06 63	0.08 89	0.08 109	0.08 89	0.05 127	0.06 127	0.05 135	0.05 117	0.06 157	0.06 137	0.06 161	0.05 120	0.06 156	0.06 129	0.05 130	0.08 104	0.08 116	0.08 159	0.05 137	0.06 135	0.05 123

AACVNet	0.06 63	0.08 89	0.08 109	0.08 89	0.05 127	0.06 127	0.05 135	0.05 117	0.06 157	0.06 137	0.06 161	0.05 120	0.06 156	0.06 129	0.05 130	0.08 104	0.08 116	0.08 159	0.05 137	0.06 135	0.05 123

GwcNet	0.12 149	0.07 86	0.05 88	0.08 89	0.05 127	0.08 150	1.20 692	0.07 159	0.05 137	0.05 120	0.05 143	0.08 163	0.05 133	0.08 165	0.03 58	0.07 101	0.05 92	0.06 141	0.05 137	0.07 154	0.05 123

FADNet-RVC-Resample	0.12 149	0.04 52	0.04 65	0.04 53	0.04 101	0.04 96	0.04 110	0.04 101	0.04 110	0.04 98	0.04 117	0.04 102	0.04 107	0.04 96	1.57 770	0.04 65	0.04 72	0.04 99	0.05 137	0.04 103	0.06 139

TARSTereo(ZeroShot)	0.08 80	0.56 367	0.06 95	0.06 71	0.06 148	0.06 127	0.06 159	0.06 135	0.06 157	0.06 137	0.06 161	0.06 138	0.06 156	0.06 129	0.06 154	0.06 89	0.06 101	0.06 141	0.06 156	0.06 135	0.06 139

TARStereo(FT)	0.09 87	0.59 375	0.06 95	0.06 71	0.06 148	0.06 127	0.06 159	0.06 135	0.06 157	0.06 137	0.06 161	0.06 138	0.06 156	0.06 129	0.06 154	0.06 89	0.06 101	0.06 141	0.06 156	0.06 135	0.06 139

2222	0.09 87	0.59 375	0.06 95	0.06 71	0.06 148	0.06 127	0.06 159	0.06 135	0.06 157	0.06 137	0.06 161	0.06 138	0.06 156	0.06 129	0.06 154	0.06 89	0.06 101	0.06 141	0.06 156	0.06 135	0.06 139

1111	0.09 87	0.60 380	0.06 95	0.06 71	0.06 148	0.06 127	0.06 159	0.06 135	0.06 157	0.06 137	0.06 161	0.06 138	0.06 156	0.06 129	0.06 154	0.06 89	0.06 101	0.06 141	0.06 156	0.06 135	0.06 139

fsdfsdds	0.08 80	0.58 372	0.06 95	0.06 71	0.06 148	0.06 127	0.06 159	0.06 135	0.06 157	0.06 137	0.06 161	0.06 138	0.06 156	0.06 129	0.06 154	0.06 89	0.06 101	0.06 141	0.06 156	0.06 135	0.06 139

nnnnnnn	0.08 80	0.58 372	0.06 95	0.06 71	0.06 148	0.06 127	0.06 159	0.06 135	0.06 157	0.06 137	0.06 161	0.06 138	0.06 156	0.06 129	0.06 154	0.06 89	0.06 101	0.06 141	0.06 156	0.06 135	0.06 139

TestStereooo	0.08 80	0.56 367	0.06 95	0.06 71	0.06 148	0.06 127	0.06 159	0.06 135	0.06 157	0.06 137	0.06 161	0.06 138	0.06 156	0.06 129	0.06 154	0.06 89	0.06 101	0.06 141	0.06 156	0.06 135	0.06 139

TS12	0.09 87	0.09 98	0.17 233	0.19 212	0.06 148	0.08 150	0.06 159	0.08 165	0.06 157	0.08 164	0.06 161	0.08 163	0.06 156	0.08 165	0.06 154	0.15 189	0.16 231	0.08 159	0.06 156	0.08 160	0.06 139

AROF-Stereo_1	0.16 224	0.15 176	0.07 102	0.15 162	0.07 157	0.10 160	1.33 749	0.10 172	0.07 169	0.10 176	0.07 172	0.10 176	0.08 175	0.10 175	0.07 162	0.09 112	0.07 108	0.15 250	0.07 164	0.09 164	0.14 254

base_500_lr5e5	0.16 224	0.15 176	0.07 102	0.15 162	0.07 157	0.10 160	1.27 746	0.10 172	0.07 169	0.10 176	0.07 172	0.10 176	0.08 175	0.10 175	0.07 162	0.09 112	0.07 108	0.15 250	0.07 164	0.09 164	0.14 254

base_1k_lr1e5	0.15 212	0.15 176	0.07 102	0.15 162	0.07 157	0.10 160	1.25 741	0.10 172	0.07 169	0.10 176	0.07 172	0.10 176	0.08 175	0.10 175	0.07 162	0.09 112	0.07 108	0.15 250	0.07 164	0.09 164	0.14 254

anonymous	0.09 87	0.09 98	0.14 190	0.14 150	0.07 157	0.09 158	0.07 170	0.09 171	0.07 169	0.09 171	0.07 172	0.09 172	0.07 170	0.09 171	0.07 162	0.14 174	0.13 202	0.09 167	0.07 164	0.09 164	0.07 150

FINET	0.07 69	0.08 89	0.07 102	0.07 87	0.07 157	0.08 150	0.06 159	0.08 165	0.07 169	0.08 164	0.07 172	0.08 163	0.06 156	0.07 159	0.07 162	0.08 104	0.07 108	0.07 154	0.07 164	0.06 135	0.06 139

BEATNet-Init1	0.19 245	0.08 89	0.08 109	2.23 708	0.08 166	0.08 150	0.07 170	0.07 159	0.08 177	0.08 164	0.07 172	0.08 163	0.07 170	0.11 197	0.08 170	0.08 104	0.08 116	0.08 159	0.07 164	0.08 160	0.08 153

SuperB	0.21 257	0.10 103	2.51 797	0.12 130	0.09 173	0.10 160	0.09 176	0.08 165	0.07 169	0.10 176	0.09 183	0.09 172	0.07 170	0.07 159	0.07 162	0.07 101	0.08 116	0.07 154	0.07 164	0.08 160	0.07 150

DeepPrunerF	0.19 245	0.08 89	0.08 109	2.23 708	0.08 166	0.08 150	0.07 170	0.07 159	0.08 177	0.08 164	0.07 172	0.08 163	0.07 170	0.11 197	0.08 170	0.08 104	0.08 116	0.08 159	0.07 164	0.08 160	0.08 153

test_c	0.35 344	0.07 86	1.00 615	0.96 559	0.07 157	0.07 145	0.09 176	0.14 224	0.14 270	0.09 171	0.09 183	0.09 172	0.09 182	0.13 207	0.09 177	1.71 722	1.71 754	0.16 259	0.08 172	0.13 200	0.09 160

ACC-I	0.10 106	0.10 103	0.12 159	0.13 143	0.08 166	0.11 179	0.08 173	0.10 172	0.08 177	0.11 196	0.08 181	0.10 176	0.08 175	0.10 175	0.08 170	0.13 163	0.12 177	0.10 169	0.08 172	0.10 172	0.08 153

ACC	0.10 106	0.10 103	0.11 147	0.13 143	0.08 166	0.10 160	0.08 173	0.10 172	0.08 177	0.10 176	0.08 181	0.10 176	0.08 175	0.10 175	0.08 170	0.13 163	0.11 162	0.10 169	0.08 172	0.10 172	0.08 153

SepStereo	0.09 87	0.09 98	0.10 119	0.09 96	0.09 173	0.09 158	0.09 176	0.10 172	0.08 177	0.10 176	0.09 183	0.09 172	0.09 182	0.09 171	0.08 170	0.09 112	0.08 116	0.09 167	0.08 172	0.09 164	0.08 153

ELAS	0.13 160	0.16 184	0.11 147	0.15 162	0.09 173	0.18 265	0.11 209	0.18 271	0.11 215	0.17 265	0.11 216	0.18 272	0.11 213	0.18 270	0.11 205	0.14 174	0.08 116	0.14 217	0.08 172	0.14 218	0.09 160
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
over v1	0.11 134	0.11 120	0.15 216	0.16 175	0.10 179	0.11 179	0.10 182	0.11 193	0.10 187	0.11 196	0.10 188	0.11 197	0.10 187	0.11 197	0.10 185	0.14 174	0.14 217	0.11 186	0.09 177	0.11 188	0.10 169

over-8	0.11 134	0.14 150	0.15 216	0.16 175	0.10 179	0.11 179	0.10 182	0.11 193	0.09 182	0.11 196	0.10 188	0.11 197	0.10 187	0.11 197	0.09 177	0.14 174	0.14 217	0.11 186	0.09 177	0.11 188	0.09 160

S2M2_L	0.12 149	0.14 150	0.10 119	0.15 162	0.10 179	0.14 209	0.10 182	0.14 224	0.10 187	0.15 247	0.10 188	0.14 226	0.10 187	0.14 224	0.10 185	0.13 163	0.10 131	0.13 197	0.09 177	0.13 200	0.09 160
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
CSP-Net	0.34 332	1.29 565	1.19 645	1.36 661	0.02 22	0.02 20	0.02 27	0.02 27	0.02 28	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 27	0.02 26	0.02 27	1.26 686	1.21 705	0.03 47	0.09 177	0.02 27	0.09 160

UNet	0.29 304	0.90 437	0.10 119	0.14 150	0.10 179	0.14 209	0.10 182	0.91 611	0.69 616	0.14 225	0.11 216	0.14 226	0.11 213	0.14 224	0.10 185	0.12 147	0.09 126	0.12 193	0.09 177	0.88 604	0.76 625

PASM	0.39 383	3.06 729	1.36 713	1.58 673	0.09 173	0.11 179	0.11 209	0.11 193	0.11 215	0.09 171	0.09 183	0.11 197	0.09 182	0.09 171	0.09 177	0.11 141	0.11 162	0.11 186	0.09 177	0.11 188	0.11 193

DRN-Test	0.14 192	0.13 127	0.09 115	0.14 150	0.09 173	0.15 233	0.09 176	0.14 224	0.10 187	0.14 225	0.09 183	0.14 226	0.09 182	0.13 207	0.09 177	0.12 147	0.09 126	0.12 193	0.09 177	0.12 197	0.73 618

StereoDRNet	0.15 212	0.14 150	0.10 119	0.14 150	0.09 173	0.15 233	0.09 176	0.14 224	0.09 182	0.14 225	0.10 188	0.14 226	0.09 182	0.14 224	0.09 177	0.13 163	0.10 131	0.13 197	0.09 177	0.13 200	0.82 636

ELAS_RVC	0.14 192	0.16 184	0.10 119	0.15 162	0.10 179	0.18 265	0.11 209	0.19 273	0.11 215	0.19 273	0.12 250	0.18 272	0.11 213	0.19 273	0.12 248	0.14 174	0.08 116	0.14 217	0.09 177	0.15 245	0.09 160
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ply	0.10 106	0.10 103	0.10 119	0.10 101	0.10 179	0.10 160	0.10 182	0.10 172	0.10 187	0.10 176	0.10 188	0.10 176	0.10 187	0.10 175	0.10 185	0.10 121	0.10 131	0.10 169	0.10 186	0.10 172	0.10 169

xbf	0.10 106	0.10 103	0.10 119	0.10 101	0.10 179	0.10 160	0.10 182	0.10 172	0.10 187	0.10 176	0.10 188	0.10 176	0.10 187	0.10 175	0.10 185	0.10 121	0.10 131	0.10 169	0.10 186	0.10 172	0.10 169

relubot	0.10 106	0.10 103	0.10 119	0.10 101	0.10 179	0.10 160	0.10 182	0.10 172	0.10 187	0.10 176	0.10 188	0.10 176	0.10 187	0.10 175	0.10 185	0.10 121	0.10 131	0.10 169	0.10 186	0.10 172	0.10 169

relurobot	0.10 106	0.10 103	0.10 119	0.10 101	0.10 179	0.10 160	0.10 182	0.10 172	0.10 187	0.10 176	0.10 188	0.10 176	0.10 187	0.10 175	0.10 185	0.10 121	0.10 131	0.10 169	0.10 186	0.10 172	0.10 169

tt7	0.14 192	0.15 176	0.21 275	0.31 291	0.11 209	0.15 233	0.11 209	0.13 206	0.12 255	0.14 225	0.12 250	0.13 209	0.11 213	0.13 207	0.12 248	0.18 241	0.15 227	0.13 197	0.10 186	0.15 245	0.11 193

tt8	0.14 192	0.15 176	0.20 267	0.28 276	0.11 209	0.14 209	0.10 182	0.14 224	0.12 255	0.15 247	0.12 250	0.13 209	0.12 255	0.14 224	0.11 205	0.18 241	0.17 261	0.14 217	0.10 186	0.15 245	0.12 234

F4.4	0.13 160	0.13 127	0.18 244	0.19 212	0.11 209	0.13 194	0.11 209	0.13 206	0.11 215	0.13 207	0.11 216	0.13 209	0.11 213	0.13 207	0.11 205	0.17 222	0.16 231	0.13 197	0.10 186	0.13 200	0.11 193

FORCE_4.6	0.13 160	0.13 127	0.18 244	0.20 225	0.11 209	0.13 194	0.11 209	0.13 206	0.11 215	0.13 207	0.11 216	0.13 209	0.11 213	0.13 207	0.11 205	0.18 241	0.17 261	0.13 197	0.10 186	0.13 200	0.11 193

F8.5	0.13 160	0.13 127	0.19 253	0.19 212	0.11 209	0.13 194	0.11 209	0.13 206	0.11 215	0.13 207	0.11 216	0.13 209	0.11 213	0.13 207	0.11 205	0.18 241	0.17 261	0.13 197	0.10 186	0.13 200	0.11 193

FORCE_4	0.13 160	0.13 127	0.19 253	0.19 212	0.11 209	0.13 194	0.11 209	0.13 206	0.11 215	0.13 207	0.11 216	0.13 209	0.11 213	0.13 207	0.11 205	0.17 222	0.16 231	0.13 197	0.10 186	0.13 200	0.11 193

FORCE_6	0.13 160	0.13 127	0.18 244	0.18 204	0.11 209	0.13 194	0.11 209	0.13 206	0.11 215	0.13 207	0.11 216	0.13 209	0.11 213	0.13 207	0.11 205	0.17 222	0.16 231	0.13 197	0.10 186	0.13 200	0.10 169

over-6	0.11 134	0.11 120	0.15 216	0.16 175	0.10 179	0.11 179	0.10 182	0.11 193	0.10 187	0.11 196	0.10 188	0.11 197	0.10 187	0.11 197	0.10 185	0.14 174	0.14 217	0.11 186	0.10 186	0.11 188	0.09 160

over-9	0.11 134	0.11 120	0.16 223	0.16 175	0.10 179	0.12 191	0.10 182	0.11 193	0.10 187	0.11 196	0.10 188	0.11 197	0.10 187	0.11 197	0.10 185	0.14 174	0.14 217	0.11 186	0.10 186	0.11 188	0.09 160

CAS++	0.17 232	0.27 238	0.21 275	0.10 101	0.21 332	0.15 233	0.22 320	0.10 172	0.21 330	0.22 297	0.10 188	0.19 277	0.18 316	0.10 175	0.19 315	0.20 260	0.19 289	0.18 281	0.10 186	0.19 283	0.18 297
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
AnonymousM	0.10 106	0.10 103	0.10 119	0.10 101	0.10 179	0.10 160	0.10 182	0.10 172	0.10 187	0.10 176	0.10 188	0.10 176	0.10 187	0.10 175	0.10 185	0.10 121	0.10 131	0.10 169	0.10 186	0.10 172	0.10 169

PVD	0.10 106	0.10 103	0.10 119	0.10 101	0.10 179	0.10 160	0.10 182	0.10 172	0.10 187	0.10 176	0.10 188	0.10 176	0.10 187	0.10 175	0.10 185	0.10 121	0.10 131	0.10 169	0.10 186	0.10 172	0.10 169

SHD	0.10 106	0.10 103	0.10 119	0.10 101	0.10 179	0.10 160	0.10 182	0.10 172	0.10 187	0.10 176	0.10 188	0.10 176	0.10 187	0.10 175	0.10 185	0.10 121	0.10 131	0.10 169	0.10 186	0.10 172	0.10 169

SAMSARA	0.10 106	0.10 103	0.10 119	0.10 101	0.10 179	0.10 160	0.10 182	0.10 172	0.10 187	0.10 176	0.10 188	0.10 176	0.10 187	0.10 175	0.10 185	0.10 121	0.10 131	0.10 169	0.10 186	0.10 172	0.10 169

XQC	0.10 106	0.10 103	0.10 119	0.10 101	0.10 179	0.10 160	0.10 182	0.10 172	0.10 187	0.10 176	0.10 188	0.10 176	0.10 187	0.10 175	0.10 185	0.10 121	0.10 131	0.10 169	0.10 186	0.10 172	0.10 169

RTSC	0.10 106	0.10 103	0.10 119	0.10 101	0.10 179	0.10 160	0.10 182	0.10 172	0.10 187	0.10 176	0.10 188	0.10 176	0.10 187	0.10 175	0.10 185	0.10 121	0.10 131	0.10 169	0.10 186	0.10 172	0.10 169

RTS	0.10 106	0.10 103	0.10 119	0.10 101	0.10 179	0.10 160	0.10 182	0.10 172	0.10 187	0.10 176	0.10 188	0.10 176	0.10 187	0.10 175	0.10 185	0.10 121	0.10 131	0.10 169	0.10 186	0.10 172	0.10 169

RTSA	0.10 106	0.10 103	0.10 119	0.10 101	0.10 179	0.10 160	0.10 182	0.10 172	0.10 187	0.10 176	0.10 188	0.10 176	0.10 187	0.10 175	0.10 185	0.10 121	0.10 131	0.10 169	0.10 186	0.10 172	0.10 169

MADNet+	0.10 106	0.10 103	0.10 119	0.10 101	0.10 179	0.10 160	0.10 182	0.10 172	0.10 187	0.10 176	0.10 188	0.10 176	0.10 187	0.10 175	0.10 185	0.10 121	0.10 131	0.10 169	0.10 186	0.10 172	0.10 169

MADNet++	0.10 106	0.10 103	0.10 119	0.10 101	0.10 179	0.10 160	0.10 182	0.10 172	0.10 187	0.10 176	0.10 188	0.10 176	0.10 187	0.10 175	0.10 185	0.10 121	0.10 131	0.10 169	0.10 186	0.10 172	0.10 169

SGM_RVC	0.15 212	0.17 190	0.11 147	0.18 204	0.11 209	0.19 268	0.11 209	0.19 273	0.12 255	0.19 273	0.12 250	0.20 282	0.12 255	0.19 273	0.12 248	0.16 202	0.11 162	0.17 270	0.10 186	0.17 267	0.10 169
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
Cross2Single Stereo	0.14 192	0.15 176	0.17 233	0.18 204	0.11 209	0.15 233	0.11 209	0.15 254	0.10 187	0.16 257	0.11 216	0.16 259	0.11 213	0.16 258	0.11 205	0.18 241	0.14 217	0.15 250	0.11 211	0.15 245	0.10 169

GFORCE	0.13 160	0.13 127	0.18 244	0.19 212	0.11 209	0.11 179	0.10 182	0.11 193	0.09 182	0.11 196	0.11 216	0.11 197	0.10 187	0.13 207	0.11 205	0.17 222	0.18 282	0.13 197	0.11 211	0.13 200	0.11 193

E$^{3}$Stereo	0.13 160	0.14 150	0.13 181	0.16 175	0.11 209	0.14 209	0.11 209	0.14 224	0.11 215	0.14 225	0.11 216	0.14 226	0.11 213	0.14 224	0.11 205	0.16 202	0.13 202	0.14 217	0.11 211	0.14 218	0.11 193

LLLLL	0.13 160	0.14 150	0.13 181	0.16 175	0.11 209	0.14 209	0.11 209	0.14 224	0.11 215	0.14 225	0.11 216	0.14 226	0.11 213	0.14 224	0.11 205	0.16 202	0.13 202	0.14 217	0.11 211	0.14 218	0.11 193

LLL	0.13 160	0.14 150	0.14 190	0.17 198	0.11 209	0.14 209	0.11 209	0.14 224	0.11 215	0.14 225	0.11 216	0.14 226	0.11 213	0.14 224	0.11 205	0.16 202	0.14 217	0.14 217	0.11 211	0.14 218	0.11 193

low	0.13 160	0.14 150	0.14 190	0.16 175	0.11 209	0.14 209	0.11 209	0.14 224	0.11 215	0.14 225	0.11 216	0.14 226	0.11 213	0.14 224	0.11 205	0.16 202	0.13 202	0.14 217	0.11 211	0.14 218	0.11 193

100	0.13 160	0.14 150	0.13 181	0.17 198	0.11 209	0.14 209	0.11 209	0.14 224	0.11 215	0.14 225	0.11 216	0.14 226	0.11 213	0.14 224	0.11 205	0.16 202	0.13 202	0.14 217	0.11 211	0.14 218	0.11 193

300	0.13 160	0.14 150	0.13 181	0.16 175	0.11 209	0.14 209	0.11 209	0.14 224	0.11 215	0.14 225	0.11 216	0.14 226	0.11 213	0.14 224	0.11 205	0.16 202	0.13 202	0.14 217	0.11 211	0.14 218	0.11 193

Last	0.13 160	0.14 150	0.14 190	0.16 175	0.11 209	0.14 209	0.11 209	0.14 224	0.11 215	0.14 225	0.11 216	0.14 226	0.11 213	0.14 224	0.11 205	0.16 202	0.13 202	0.14 217	0.11 211	0.14 218	0.11 193

DDDD	0.13 160	0.14 150	0.14 190	0.16 175	0.11 209	0.14 209	0.11 209	0.14 224	0.11 215	0.14 225	0.11 216	0.14 226	0.11 213	0.14 224	0.11 205	0.16 202	0.13 202	0.14 217	0.11 211	0.14 218	0.11 193

FORCE_4.7	0.13 160	0.13 127	0.19 253	0.19 212	0.11 209	0.13 194	0.11 209	0.13 206	0.11 215	0.13 207	0.11 216	0.13 209	0.11 213	0.13 207	0.11 205	0.18 241	0.17 261	0.13 197	0.11 211	0.13 200	0.11 193

F5.5	0.13 160	0.13 127	0.18 244	0.19 212	0.11 209	0.13 194	0.11 209	0.13 206	0.11 215	0.13 207	0.11 216	0.13 209	0.12 255	0.13 207	0.11 205	0.17 222	0.16 231	0.13 197	0.11 211	0.13 200	0.11 193

FORCE_9	0.13 160	0.13 127	0.20 267	0.19 212	0.11 209	0.13 194	0.11 209	0.13 206	0.11 215	0.13 207	0.11 216	0.13 209	0.11 213	0.13 207	0.11 205	0.17 222	0.18 282	0.13 197	0.11 211	0.13 200	0.11 193

FORCE_8	0.13 160	0.13 127	0.19 253	0.19 212	0.11 209	0.13 194	0.11 209	0.13 206	0.11 215	0.13 207	0.11 216	0.13 209	0.11 213	0.13 207	0.11 205	0.18 241	0.17 261	0.13 197	0.11 211	0.13 200	0.11 193

F7	0.13 160	0.13 127	0.19 253	0.20 225	0.11 209	0.13 194	0.11 209	0.13 206	0.11 215	0.13 207	0.11 216	0.13 209	0.11 213	0.13 207	0.11 205	0.17 222	0.16 231	0.13 197	0.11 211	0.13 200	0.11 193

FORCE_4.5	0.13 160	0.13 127	0.18 244	0.19 212	0.11 209	0.13 194	0.11 209	0.13 206	0.11 215	0.13 207	0.11 216	0.13 209	0.11 213	0.13 207	0.11 205	0.17 222	0.16 231	0.13 197	0.11 211	0.13 200	0.11 193

TT111	0.13 160	0.14 150	0.14 190	0.16 175	0.11 209	0.14 209	0.11 209	0.14 224	0.11 215	0.14 225	0.11 216	0.14 226	0.11 213	0.14 224	0.11 205	0.16 202	0.13 202	0.14 217	0.11 211	0.14 218	0.11 193

FORCE_5	0.13 160	0.13 127	0.18 244	0.18 204	0.11 209	0.13 194	0.11 209	0.13 206	0.11 215	0.13 207	0.11 216	0.13 209	0.11 213	0.13 207	0.11 205	0.17 222	0.16 231	0.13 197	0.11 211	0.13 200	0.11 193

EE1	0.13 160	0.14 150	0.14 190	0.17 198	0.11 209	0.14 209	0.11 209	0.14 224	0.11 215	0.14 225	0.11 216	0.14 226	0.11 213	0.14 224	0.11 205	0.16 202	0.13 202	0.14 217	0.11 211	0.14 218	0.11 193

AnonStereo	0.13 160	0.14 150	0.14 190	0.16 175	0.11 209	0.14 209	0.11 209	0.14 224	0.11 215	0.14 225	0.11 216	0.14 226	0.11 213	0.14 224	0.11 205	0.16 202	0.13 202	0.14 217	0.11 211	0.14 218	0.11 193

LACA_dic	0.45 451	0.13 127	1.78 746	1.70 685	0.12 249	0.13 194	0.12 250	0.16 260	0.15 283	0.13 207	0.12 250	0.13 209	0.11 213	0.16 258	0.13 260	1.73 723	1.69 752	0.16 259	0.11 211	0.13 200	0.13 247

S2M2_XL	0.14 192	0.17 190	0.12 159	0.17 198	0.11 209	0.17 261	0.11 209	0.17 267	0.11 215	0.17 265	0.11 216	0.17 268	0.11 213	0.17 267	0.11 205	0.16 202	0.11 162	0.16 259	0.11 211	0.16 257	0.11 193
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
JetRed	0.11 134	0.12 125	0.11 147	0.11 122	0.11 209	0.11 179	0.14 264	0.11 193	0.11 215	0.12 204	0.11 216	0.11 197	0.11 213	0.11 197	0.11 205	0.11 141	0.16 231	0.11 186	0.11 211	0.11 188	0.11 193

JetBlue	0.11 134	0.11 120	0.12 159	0.13 143	0.14 263	0.11 179	0.11 209	0.11 193	0.11 215	0.11 196	0.11 216	0.11 197	0.11 213	0.12 205	0.12 248	0.11 141	0.11 162	0.11 186	0.11 211	0.11 188	0.11 193

ProNet	0.14 192	0.20 204	0.14 190	0.16 175	0.11 209	0.16 252	0.11 209	0.17 267	0.11 215	0.17 265	0.12 250	0.17 268	0.13 269	0.17 267	0.12 248	0.15 189	0.11 162	0.16 259	0.11 211	0.15 245	0.12 234

CIPLG	0.13 160	0.21 210	0.12 159	0.16 175	0.11 209	0.15 233	0.11 209	0.14 224	0.11 215	0.15 247	0.12 250	0.15 255	0.11 213	0.14 224	0.11 205	0.15 189	0.12 177	0.14 217	0.11 211	0.14 218	0.11 193

IPLG	0.13 160	0.20 204	0.14 190	0.15 162	0.11 209	0.14 209	0.11 209	0.14 224	0.11 215	0.14 225	0.11 216	0.14 226	0.11 213	0.14 224	0.11 205	0.15 189	0.12 177	0.14 217	0.11 211	0.14 218	0.11 193

MIPNet	0.14 192	0.21 210	0.17 233	0.16 175	0.11 209	0.15 233	0.12 250	0.14 224	0.11 215	0.16 257	0.11 216	0.14 226	0.11 213	0.14 224	0.11 205	0.14 174	0.12 177	0.14 217	0.11 211	0.14 218	0.11 193

IPLGR	0.14 192	0.24 225	0.14 190	0.16 175	0.12 249	0.15 233	0.12 250	0.14 224	0.11 215	0.15 247	0.12 250	0.14 226	0.11 213	0.14 224	0.11 205	0.15 189	0.12 177	0.14 217	0.11 211	0.14 218	0.11 193

ACRE	0.13 160	0.21 210	0.14 190	0.15 162	0.11 209	0.14 209	0.11 209	0.14 224	0.11 215	0.14 225	0.12 250	0.14 226	0.11 213	0.14 224	0.11 205	0.15 189	0.12 177	0.14 217	0.11 211	0.14 218	0.11 193

ICVP	0.15 212	0.53 357	0.11 147	0.16 175	0.11 209	0.16 252	0.11 209	0.16 260	0.11 215	0.16 257	0.11 216	0.16 259	0.11 213	0.16 258	0.11 205	0.16 202	0.11 162	0.16 259	0.11 211	0.16 257	0.11 193
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
aanetorigin	0.13 160	0.11 120	0.11 147	0.11 122	0.11 209	0.11 179	0.11 209	0.11 193	0.11 215	0.11 196	0.12 250	0.11 197	0.11 213	0.11 197	0.11 205	0.11 141	0.11 162	0.14 217	0.11 211	0.49 517	0.11 193

cf-r	0.66 525	2.17 672	0.12 159	0.18 204	0.12 249	0.18 265	2.70 827	2.60 800	0.12 255	0.18 270	0.12 250	0.18 272	0.12 255	0.18 270	0.12 248	0.15 189	0.11 162	0.15 250	0.11 211	1.81 745	1.74 796

HSM	0.14 192	0.16 184	0.12 159	0.17 198	0.12 249	0.17 261	0.11 209	0.17 267	0.11 215	0.17 265	0.12 250	0.17 268	0.12 255	0.17 267	0.12 248	0.16 202	0.11 162	0.16 259	0.11 211	0.16 257	0.12 234

LALA_ROB	0.15 212	0.19 199	0.12 159	0.18 204	0.11 209	0.20 275	0.12 250	0.21 292	0.12 255	0.20 280	0.12 250	0.20 282	0.12 255	0.21 292	0.13 260	0.17 222	0.10 131	0.18 281	0.11 211	0.18 276	0.11 193

arf5	0.27 293	0.17 190	0.07 102	0.16 175	0.07 157	0.20 275	2.56 824	0.20 281	0.13 264	0.21 292	0.18 318	0.11 197	0.18 316	0.19 273	0.13 260	0.09 112	0.07 108	0.24 320	0.12 246	0.17 267	0.19 305

WiStereo	0.15 212	0.14 150	0.21 275	0.26 269	0.12 249	0.15 233	0.12 250	0.15 254	0.10 187	0.13 207	0.12 250	0.14 226	0.12 255	0.15 254	0.11 205	0.19 252	0.17 261	0.14 217	0.12 246	0.15 245	0.12 234

tt3	0.15 212	0.15 176	0.21 275	0.34 309	0.12 249	0.14 209	0.11 209	0.15 254	0.12 255	0.15 247	0.12 250	0.14 226	0.11 213	0.13 207	0.12 248	0.19 252	0.18 282	0.14 217	0.12 246	0.15 245	0.11 193

tt4	0.14 192	0.14 150	0.21 275	0.20 225	0.10 179	0.14 209	0.11 209	0.14 224	0.10 187	0.13 207	0.10 188	0.13 209	0.12 255	0.14 224	0.11 205	0.19 252	0.17 261	0.13 197	0.12 246	0.13 200	0.12 234

tt5	0.14 192	0.13 127	0.22 284	0.20 225	0.12 249	0.15 233	0.11 209	0.13 206	0.12 255	0.15 247	0.11 216	0.14 226	0.11 213	0.14 224	0.11 205	0.20 260	0.17 261	0.14 217	0.12 246	0.14 218	0.10 169

tt6	0.15 212	0.14 150	0.21 275	0.26 269	0.12 249	0.15 233	0.12 250	0.15 254	0.10 187	0.13 207	0.12 250	0.14 226	0.12 255	0.15 254	0.11 205	0.19 252	0.17 261	0.14 217	0.12 246	0.15 245	0.12 234

tt9	0.15 212	0.15 176	0.21 275	0.40 346	0.10 179	0.15 233	0.12 250	0.13 206	0.11 215	0.14 225	0.10 188	0.15 255	0.12 255	0.14 224	0.11 205	0.19 252	0.17 261	0.14 217	0.12 246	0.14 218	0.11 193

TYNG	0.14 192	0.13 127	0.21 275	0.20 225	0.12 249	0.14 209	0.12 250	0.13 206	0.10 187	0.13 207	0.12 250	0.14 226	0.12 255	0.14 224	0.10 185	0.16 202	0.16 231	0.15 250	0.12 246	0.14 218	0.11 193

VeloStereo	0.16 224	0.92 444	0.16 223	0.18 204	0.08 166	0.11 179	0.12 250	0.12 203	0.09 182	0.09 171	0.28 378	0.10 176	0.08 175	0.10 175	0.12 248	0.15 189	0.17 261	0.08 159	0.12 246	0.09 164	0.08 153

flow	0.16 224	0.92 444	0.16 223	0.18 204	0.08 166	0.11 179	0.12 250	0.12 203	0.09 182	0.09 171	0.28 378	0.10 176	0.08 175	0.10 175	0.12 248	0.15 189	0.17 261	0.08 159	0.12 246	0.09 164	0.08 153

DF	0.39 383	1.37 576	1.02 628	1.14 584	0.12 249	0.16 252	0.12 250	0.16 260	0.12 255	0.16 257	0.12 250	0.16 259	0.12 255	0.16 258	0.12 248	1.12 628	1.00 621	0.15 250	0.12 246	0.15 245	0.12 234

MatchAttention (ZS)	0.12 149	0.12 125	0.12 159	0.12 130	0.13 259	0.12 191	0.12 250	0.12 203	0.12 255	0.12 204	0.12 250	0.12 208	0.12 255	0.12 205	0.12 248	0.12 147	0.12 177	0.12 193	0.12 246	0.12 197	0.12 234
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
IPLGR_C	0.14 192	0.20 204	0.12 159	0.15 162	0.11 209	0.14 209	0.15 273	0.14 224	0.11 215	0.15 247	0.12 250	0.14 226	0.11 213	0.16 258	0.11 205	0.15 189	0.12 177	0.14 217	0.12 246	0.15 245	0.12 234

ACVNet	0.20 247	0.19 199	0.14 190	0.20 225	0.14 263	0.20 275	0.96 660	0.21 292	0.14 270	0.20 280	0.13 271	0.21 290	0.14 275	0.20 279	0.14 266	0.17 222	0.12 177	0.17 270	0.12 246	0.17 267	0.12 234

acv_ft	0.20 247	0.19 199	0.14 190	0.20 225	0.14 263	0.20 275	0.96 660	0.21 292	0.14 270	0.20 280	0.13 271	0.21 290	0.14 275	0.20 279	0.14 266	0.17 222	0.12 177	0.17 270	0.12 246	0.17 267	0.12 234

hitnet-ft	0.79 564	2.78 723	0.14 190	0.20 225	0.14 263	0.21 287	2.89 828	2.80 815	0.14 270	0.20 280	0.14 277	0.20 282	0.14 275	0.20 279	0.14 266	0.17 222	0.12 177	0.17 270	0.12 246	2.54 800	2.33 813

PSMNet-RSSM	0.77 560	2.76 718	0.14 190	0.20 225	0.14 263	0.20 275	2.66 825	2.79 814	0.14 270	0.21 292	0.14 277	0.21 290	0.14 275	0.20 279	0.14 266	0.17 222	0.12 177	0.17 270	0.12 246	2.52 792	2.31 811

GwcNet-RSSM	0.77 560	2.77 720	0.14 190	0.20 225	0.14 263	0.20 275	2.67 826	2.78 813	0.14 270	0.20 280	0.14 277	0.20 282	0.14 275	0.21 292	0.14 266	0.17 222	0.12 177	0.17 270	0.12 246	2.52 792	2.31 811

CFNet-ft	0.55 500	1.57 589	0.14 190	0.20 225	0.14 263	0.20 275	2.53 821	1.61 735	0.14 270	0.20 280	0.14 277	0.20 282	0.14 275	0.20 279	0.14 266	0.17 222	0.12 177	0.17 270	0.12 246	1.56 729	1.24 744

PDISCO_ROB	0.83 581	2.80 724	3.49 824	0.14 150	0.11 209	0.17 261	0.09 176	0.15 254	0.10 187	0.15 247	0.12 250	0.16 259	0.14 275	3.30 821	0.13 260	0.14 174	2.34 796	0.16 259	0.12 246	2.62 801	0.10 169

AROF-Stereo	0.27 293	0.16 184	0.07 102	0.21 240	0.08 166	0.11 179	2.55 822	0.11 193	0.13 264	0.18 270	0.18 318	0.11 197	0.07 170	0.22 298	0.07 162	0.17 222	0.17 261	0.24 320	0.13 266	0.17 267	0.19 305

DA	0.09 87	0.13 127	0.39 408	0.08 89	0.05 127	0.07 145	0.05 135	0.13 206	0.05 137	0.06 137	0.05 143	0.06 138	0.05 133	0.06 129	0.05 130	0.06 89	0.05 92	0.14 217	0.13 266	0.06 135	0.05 123

GGEV	0.09 87	0.13 127	0.39 408	0.08 89	0.05 127	0.07 145	0.05 135	0.13 206	0.05 137	0.06 137	0.05 143	0.06 138	0.05 133	0.06 129	0.05 130	0.06 89	0.05 92	0.14 217	0.13 266	0.06 135	0.05 123

DDVS	0.30 305	3.10 730	0.14 190	0.19 212	0.14 263	0.19 268	0.14 264	0.20 281	0.14 270	0.19 273	0.13 271	0.16 259	0.13 269	0.19 273	0.13 260	0.17 222	0.13 202	0.17 270	0.13 266	0.17 267	0.13 247

GANet-RSSM	0.75 553	1.91 650	0.14 190	0.47 394	0.14 263	0.21 287	3.21 844	2.30 786	0.14 270	0.46 491	0.14 277	0.23 308	0.18 316	0.21 292	0.14 266	0.18 241	0.27 333	0.37 409	0.13 266	2.13 769	2.12 806

DeepPruner_ROB	0.16 224	0.18 196	0.13 181	0.19 212	0.13 259	0.19 268	0.13 262	0.19 273	0.13 264	0.19 273	0.13 271	0.19 277	0.13 269	0.19 273	0.13 260	0.18 241	0.13 202	0.18 281	0.13 266	0.18 276	0.13 247

FADE	0.07 69	0.06 82	0.02 15	0.09 96	0.10 179	0.03 44	0.03 60	0.05 117	0.03 65	0.04 98	0.03 62	0.05 120	0.03 59	0.04 96	0.03 58	0.15 189	0.10 131	0.17 270	0.13 266	0.11 188	0.11 193

CR-Stereo	0.51 489	0.14 150	1.94 779	1.87 689	0.14 263	0.13 194	0.14 264	0.19 273	0.18 309	0.13 207	0.13 271	0.18 272	0.17 304	0.14 224	0.15 278	1.89 733	1.93 779	0.19 284	0.14 273	0.20 284	0.15 268

CR-RVC	0.42 412	0.14 150	1.89 764	1.91 692	0.13 259	0.12 191	0.08 173	0.07 159	0.07 169	0.07 161	0.07 172	0.08 163	0.14 275	0.07 159	0.07 162	0.96 600	1.91 778	0.14 217	0.14 273	0.20 284	0.13 247

SCION-MonSter(vits)	0.25 281	0.79 411	0.31 348	0.42 371	0.28 365	0.40 393	0.28 363	0.20 281	0.15 283	0.40 396	0.15 287	0.19 277	0.15 288	0.20 279	0.15 278	0.23 283	0.21 296	0.17 270	0.14 273	0.16 257	0.14 254

SCION-MonSter	0.21 257	0.76 405	0.22 284	0.25 261	0.15 278	0.19 268	0.15 273	0.19 273	0.15 283	0.19 273	0.15 287	0.19 277	0.15 288	0.19 273	0.14 266	0.22 271	0.21 296	0.16 259	0.14 273	0.16 257	0.15 268

Weightmod_eth	0.20 247	0.24 225	0.28 320	0.47 394	0.14 263	0.24 304	0.14 264	0.17 267	0.13 264	0.22 297	0.16 293	0.22 300	0.13 269	0.20 279	0.16 287	0.24 293	0.20 291	0.19 284	0.14 273	0.16 257	0.24 330

DepthFocus	0.18 241	0.22 214	0.15 216	0.22 243	0.15 278	0.22 292	0.15 273	0.22 298	0.15 283	0.22 297	0.15 287	0.22 300	0.16 292	0.22 298	0.15 278	0.20 260	0.15 227	0.20 290	0.14 273	0.20 284	0.14 254

RSGM-EC	0.24 278	0.24 225	0.15 216	0.22 243	0.15 278	0.22 292	0.15 273	0.22 298	0.15 283	0.24 310	0.15 287	0.22 300	0.15 288	0.22 298	1.19 697	0.20 260	0.17 261	0.24 320	0.14 273	0.20 284	0.14 254

acva	0.24 278	0.24 225	0.15 216	0.22 243	0.15 278	0.22 292	0.15 273	0.22 298	0.15 283	0.24 310	0.15 287	0.22 300	0.15 288	0.22 298	1.19 697	0.20 260	0.17 261	0.24 320	0.14 273	0.20 284	0.14 254

castereo++	0.54 496	3.59 746	1.15 639	1.31 655	0.14 263	0.16 252	0.14 264	0.16 260	0.14 270	0.16 257	0.14 277	0.16 259	0.13 269	0.16 258	0.14 266	1.45 703	1.16 653	0.15 250	0.14 273	0.15 245	0.13 247

ITSA-stereo	0.15 212	0.17 190	0.13 181	0.20 225	0.13 259	0.19 268	0.13 262	0.18 271	0.13 264	0.19 273	0.13 271	0.18 272	0.14 275	0.18 270	0.14 266	0.16 202	0.11 162	0.15 250	0.14 273	0.18 276	0.11 193

LRCNet_RVC	0.13 160	0.13 127	0.09 115	0.13 143	0.10 179	0.14 209	0.10 182	0.14 224	0.10 187	0.23 303	0.10 188	0.20 282	0.10 187	0.24 311	0.11 205	0.11 141	0.09 126	0.12 193	0.14 273	0.12 197	0.09 160

GMStereo	0.14 192	0.13 127	0.14 190	0.14 150	0.14 263	0.14 209	0.14 264	0.14 224	0.14 270	0.14 225	0.14 277	0.14 226	0.14 275	0.14 224	0.14 266	0.14 174	0.14 217	0.14 217	0.14 273	0.14 218	0.14 254
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CCAANet	0.17 232	0.71 394	0.14 190	0.14 150	0.14 263	0.14 209	0.14 264	0.14 224	0.14 270	0.14 225	0.14 277	0.14 226	0.14 275	0.14 224	0.22 331	0.14 174	0.14 217	0.14 217	0.14 273	0.14 218	0.14 254

AROF-StereoT2	0.25 281	0.19 199	0.14 190	0.16 175	0.07 157	0.19 268	2.16 818	0.25 316	0.13 264	0.17 265	0.07 172	0.23 308	0.13 269	0.23 306	0.08 170	0.10 121	0.07 108	0.23 309	0.15 286	0.09 164	0.18 297

G3	0.21 257	0.17 190	0.10 119	1.52 669	0.10 179	0.14 209	0.10 182	0.14 224	0.27 370	0.14 225	0.10 188	0.14 226	0.10 187	0.14 224	0.16 287	0.13 163	0.10 131	0.13 197	0.15 286	0.17 267	0.10 169

depth_test_26	0.20 247	0.34 254	0.25 300	0.34 309	0.14 263	0.21 287	0.14 264	0.21 292	0.14 270	0.21 292	0.14 277	0.21 290	0.14 275	0.21 292	0.14 266	0.26 302	0.26 320	0.22 300	0.15 286	0.22 296	0.14 254

VIP-Stereo	0.70 539	2.97 727	2.43 796	2.49 733	0.16 289	0.25 314	0.16 280	0.25 316	0.16 292	0.25 318	0.18 318	0.25 322	0.16 292	0.26 332	0.16 287	1.86 727	1.26 707	0.23 309	0.15 286	0.23 308	0.15 268

dd	0.23 274	0.98 455	0.16 223	0.23 248	0.15 278	0.23 301	0.15 273	0.23 305	0.15 283	0.23 303	0.15 287	0.24 315	0.17 304	0.23 306	0.15 278	0.22 271	0.15 227	0.21 295	0.15 286	0.22 296	0.16 273

G4	0.22 266	0.18 196	0.10 119	1.73 687	0.10 179	0.15 233	0.10 182	0.14 224	0.27 370	0.15 247	0.10 188	0.15 255	0.10 187	0.15 254	0.17 297	0.14 174	0.10 131	0.14 217	0.16 291	0.18 276	0.10 169

G2	0.21 257	0.17 190	0.10 119	1.68 684	0.10 179	0.15 233	0.10 182	0.14 224	0.26 365	0.14 225	0.10 188	0.14 226	0.10 187	0.14 224	0.16 287	0.13 163	0.10 131	0.13 197	0.16 291	0.17 267	0.10 169

GOStereo-base	0.20 247	0.18 196	0.10 119	1.53 671	0.10 179	0.16 252	0.10 182	0.15 254	0.10 187	0.15 247	0.10 188	0.15 255	0.10 187	0.15 254	0.16 287	0.14 174	0.10 131	0.14 217	0.16 291	0.17 267	0.10 169

GEAR-Net	0.22 266	0.46 323	0.27 311	0.29 278	0.17 295	0.21 287	0.17 290	0.21 292	0.17 302	0.21 292	0.17 301	0.21 290	0.17 304	0.21 292	0.17 297	0.28 312	0.26 320	0.20 290	0.16 291	0.20 284	0.16 273

LACA2	0.21 257	0.24 225	0.26 307	0.31 291	0.16 289	0.24 304	0.16 280	0.24 308	0.16 292	0.24 310	0.16 293	0.24 315	0.16 292	0.24 311	0.16 287	0.27 306	0.23 310	0.24 320	0.16 291	0.23 308	0.16 273

LACA1	0.21 257	0.24 225	0.26 307	0.31 291	0.16 289	0.24 304	0.16 280	0.24 308	0.16 292	0.24 310	0.16 293	0.24 315	0.16 292	0.24 311	0.16 287	0.27 306	0.22 303	0.23 309	0.16 291	0.23 308	0.16 273

RAFT-FEzeroshot	0.34 332	0.26 235	0.17 233	0.21 240	0.17 295	0.20 275	0.16 280	0.20 281	0.16 292	0.20 280	0.17 301	0.21 290	0.16 292	0.27 336	0.24 343	0.19 252	0.16 231	0.19 284	0.16 291	0.26 319	3.08 829

RAFT-FE	0.34 332	0.26 235	0.17 233	0.21 240	0.17 295	0.20 275	0.16 280	0.20 281	0.16 292	0.20 280	0.17 301	0.21 290	0.16 292	0.27 336	0.24 343	0.19 252	0.16 231	0.19 284	0.16 291	0.26 319	3.08 829

xyz-stereo-finetune2	0.18 241	0.48 334	0.16 223	0.16 175	0.15 278	0.15 233	0.16 280	0.16 260	0.16 292	0.16 257	0.16 293	0.16 259	0.16 292	0.16 258	0.16 287	0.16 202	0.16 231	0.16 259	0.16 291	0.16 257	0.16 273

xyz-stereo	0.18 241	0.50 341	0.16 223	0.15 162	0.16 289	0.16 252	0.16 280	0.16 260	0.16 292	0.16 257	0.16 293	0.16 259	0.16 292	0.16 258	0.16 287	0.16 202	0.16 231	0.16 259	0.16 291	0.16 257	0.16 273

castereo	0.61 514	3.79 754	1.35 705	1.52 669	0.15 278	0.17 261	0.16 280	0.20 281	0.21 330	0.18 270	0.16 293	0.21 290	0.12 255	0.26 332	0.17 297	1.43 702	1.38 725	0.17 270	0.16 291	0.18 276	0.16 273

tg	0.21 257	0.25 232	0.21 275	0.26 269	0.17 295	0.24 304	0.17 290	0.24 308	0.17 302	0.24 310	0.17 301	0.24 315	0.17 304	0.24 311	0.17 297	0.24 293	0.17 261	0.23 309	0.16 291	0.23 308	0.16 273

ACV-stereo	0.30 305	2.08 662	0.25 300	0.25 261	0.18 307	0.24 304	0.17 290	0.24 308	0.18 309	0.24 310	0.17 301	0.25 322	0.17 304	0.24 311	0.17 297	0.22 271	0.16 231	0.22 300	0.16 291	0.22 296	0.16 273

GMStereo_Zeroshot	0.16 224	0.16 184	0.16 223	0.16 175	0.16 289	0.16 252	0.16 280	0.16 260	0.16 292	0.16 257	0.16 293	0.16 259	0.16 292	0.16 258	0.16 287	0.16 202	0.16 231	0.16 259	0.16 291	0.16 257	0.16 273

IGEV_Zeroshot_test	0.20 247	0.19 199	0.40 441	0.30 281	0.17 295	0.22 292	0.17 290	0.21 292	0.17 302	0.20 280	0.17 301	0.21 290	0.18 316	0.21 292	0.17 297	0.20 260	0.16 231	0.20 290	0.16 291	0.20 284	0.17 291

MSKI-zero shot	0.24 278	0.21 210	0.49 495	0.65 492	0.18 307	0.22 292	0.17 290	0.23 305	0.18 309	0.21 292	0.17 301	0.23 308	0.28 381	0.23 306	0.18 311	0.21 269	0.16 231	0.21 295	0.16 291	0.21 294	0.16 273

gwcnet-sp	0.82 577	1.72 601	1.48 726	0.39 333	0.15 278	0.31 347	0.21 315	0.20 281	0.25 351	1.61 739	0.23 346	0.28 338	0.26 365	0.20 279	0.15 278	0.24 293	1.33 716	0.32 362	0.16 291	6.75 850	0.23 319

scenet	0.82 577	1.72 601	1.48 726	0.39 333	0.15 278	0.31 347	0.21 315	0.20 281	0.25 351	1.61 739	0.23 346	0.28 338	0.26 365	0.20 279	0.15 278	0.24 293	1.33 716	0.32 362	0.16 291	6.75 850	0.23 319

ssnet	0.82 577	1.72 601	1.48 726	0.39 333	0.15 278	0.31 347	0.21 315	0.20 281	0.25 351	1.61 739	0.23 346	0.28 338	0.26 365	0.20 279	0.15 278	0.24 293	1.33 716	0.32 362	0.16 291	6.75 850	0.23 319

dad	0.23 274	1.03 483	0.16 223	0.23 248	0.15 278	0.24 304	0.15 273	0.24 308	0.16 292	0.23 303	0.16 293	0.24 315	0.16 292	0.23 306	0.15 278	0.22 271	0.16 231	0.22 300	0.16 291	0.22 296	0.16 273

MMNet	0.44 428	1.24 563	0.17 233	0.25 261	0.17 295	0.25 314	0.18 299	1.26 707	0.93 663	0.25 318	0.17 301	0.25 322	0.18 316	0.25 320	0.17 297	0.23 283	0.16 231	0.23 309	0.16 291	1.20 660	0.99 663

delet	0.43 415	1.21 555	0.17 233	0.25 261	0.17 295	0.25 314	0.18 299	1.26 707	0.95 669	0.25 318	0.17 301	0.25 322	0.17 304	0.25 320	0.17 297	0.23 283	0.16 231	0.22 300	0.16 291	1.18 655	0.98 662

psm_up	0.43 415	1.19 508	0.17 233	0.25 261	0.18 307	0.25 314	0.19 305	1.26 707	0.91 656	0.26 327	0.17 301	0.25 322	0.17 304	0.25 320	0.17 297	0.22 271	0.17 261	0.23 309	0.16 291	1.18 655	0.99 663

UPFNet	0.42 412	1.20 509	0.17 233	0.24 254	0.17 295	0.25 314	0.17 290	1.19 653	0.90 653	0.25 318	0.17 301	0.24 315	0.17 304	0.25 320	0.17 297	0.22 271	0.17 261	0.22 300	0.16 291	1.15 645	0.93 654

iResNetv2_ROB	0.20 247	0.23 217	0.18 244	0.24 254	0.20 321	0.24 304	0.18 299	0.24 308	0.18 309	0.24 310	0.18 318	0.23 308	0.19 324	0.24 311	0.18 311	0.21 269	0.16 231	0.21 295	0.16 291	0.22 296	0.16 273

iResNet	0.20 247	0.23 217	0.18 244	0.24 254	0.18 307	0.24 304	0.20 309	0.24 308	0.18 309	0.23 303	0.17 301	0.23 308	0.18 316	0.23 306	0.18 311	0.22 271	0.16 231	0.21 295	0.16 291	0.21 294	0.16 273

SMOE	0.23 274	0.25 232	0.30 330	0.33 302	0.18 307	0.26 323	0.18 299	0.26 323	0.18 309	0.26 327	0.18 318	0.25 322	0.18 316	0.25 320	0.18 311	0.31 331	0.27 333	0.23 309	0.17 317	0.23 308	0.17 291

LACA3	0.23 274	0.25 232	0.27 311	0.54 463	0.17 295	0.25 314	0.17 290	0.25 316	0.17 302	0.25 318	0.17 301	0.25 322	0.17 304	0.25 320	0.17 297	0.28 312	0.23 310	0.24 320	0.17 317	0.24 313	0.17 291

IGEV-FE	0.35 344	0.37 265	0.17 233	0.19 212	0.17 295	0.20 275	0.17 290	0.19 273	0.17 302	0.19 273	0.17 301	0.19 277	0.17 304	0.37 386	0.36 484	0.19 252	0.17 261	0.19 284	0.17 317	0.38 402	2.84 820

DEFOM-Stereo_RVC	0.83 581	5.18 789	1.98 784	2.19 705	0.17 295	0.19 268	0.18 299	0.19 273	0.16 292	0.20 280	0.19 323	0.22 300	0.22 341	0.20 279	0.15 278	2.28 770	2.13 791	0.24 320	0.17 317	0.18 276	0.16 273

Pointernet	0.21 257	0.22 214	0.19 253	0.24 254	0.19 313	0.24 304	0.19 305	0.24 308	0.19 318	0.24 310	0.19 323	0.24 315	0.19 324	0.24 311	0.19 315	0.22 271	0.17 261	0.22 300	0.17 317	0.22 296	0.17 291

MIM_Stereo	0.25 281	0.23 217	0.66 552	0.80 529	0.17 295	0.22 292	0.17 290	0.23 305	0.18 309	0.26 327	0.17 301	0.21 290	0.17 304	0.25 320	0.17 297	0.23 283	0.16 231	0.21 295	0.17 317	0.22 296	0.17 291

ac_64	0.22 266	0.13 127	0.19 253	0.23 248	0.10 179	0.26 323	1.02 673	0.14 224	0.10 187	0.28 333	0.14 277	0.17 268	0.19 324	0.28 341	0.09 177	0.22 271	0.16 231	0.23 309	0.17 317	0.11 188	0.12 234

ssnet_v2	0.68 533	1.96 658	1.25 701	0.29 278	0.20 321	0.30 339	0.20 309	0.29 333	0.22 334	1.50 734	0.20 332	0.31 358	0.20 332	0.27 336	0.22 331	0.24 293	1.49 732	0.26 332	0.18 324	3.90 811	0.19 305

SME	0.27 293	0.29 243	0.31 348	0.38 323	0.20 321	0.29 333	0.18 299	0.30 338	0.20 325	0.32 357	0.21 338	0.32 362	0.20 332	0.32 360	0.21 327	0.35 353	0.32 377	0.27 337	0.19 325	0.29 335	0.20 309

DLNR-FE	0.28 299	0.89 433	0.30 330	0.34 309	0.19 313	0.28 330	0.19 305	0.28 328	0.20 325	0.28 333	0.20 332	0.28 338	0.20 332	0.28 341	0.20 323	0.33 340	0.28 341	0.25 327	0.19 325	0.24 313	0.19 305

Weightmod	0.27 293	0.29 243	0.33 362	0.38 323	0.20 321	0.30 339	0.21 315	0.29 333	0.21 330	0.29 338	0.22 341	0.30 351	0.20 332	0.30 349	0.21 327	0.37 361	0.31 371	0.27 337	0.20 327	0.28 331	0.21 313

BStereo	0.22 266	0.23 217	0.20 267	0.24 254	0.20 321	0.23 301	0.33 457	0.39 386	0.17 302	0.23 303	0.17 301	0.23 308	0.16 292	0.24 311	0.17 297	0.23 283	0.16 231	0.22 300	0.20 327	0.22 296	0.16 273

Anonymus123	0.22 266	0.23 217	0.20 267	0.24 254	0.20 321	0.23 301	0.33 457	0.39 386	0.17 302	0.23 303	0.17 301	0.23 308	0.16 292	0.24 311	0.17 297	0.23 283	0.16 231	0.22 300	0.20 327	0.22 296	0.16 273

DAS	0.20 247	0.20 204	0.20 267	0.20 225	0.20 321	0.20 275	0.20 309	0.20 281	0.20 325	0.20 280	0.20 332	0.20 282	0.20 332	0.20 279	0.20 323	0.20 260	0.20 291	0.20 290	0.20 327	0.20 284	0.20 309

ASD4	0.20 247	0.20 204	0.20 267	0.20 225	0.20 321	0.20 275	0.20 309	0.20 281	0.20 325	0.20 280	0.20 332	0.20 282	0.20 332	0.20 279	0.20 323	0.20 260	0.20 291	0.20 290	0.20 327	0.20 284	0.20 309

ww2	0.30 305	1.56 588	0.19 253	0.30 281	0.19 313	0.29 333	0.22 320	0.29 333	0.19 318	0.29 338	0.19 323	0.29 344	0.19 324	0.29 345	0.19 315	0.27 306	0.18 282	0.27 337	0.21 332	0.27 325	0.18 297

DCVSM-stereo	0.36 353	1.89 647	0.22 284	0.40 346	0.22 335	0.40 393	0.22 320	0.40 395	0.22 334	0.40 396	0.22 341	0.40 408	0.22 341	0.40 401	0.22 331	0.28 312	0.21 296	0.28 345	0.21 332	0.28 331	0.20 309

HGLStereo	0.28 299	0.29 243	0.22 284	0.36 317	0.22 335	0.36 368	0.21 315	0.36 364	0.21 330	0.42 427	0.21 338	0.36 379	0.22 341	0.36 378	0.21 327	0.34 345	0.21 296	0.34 379	0.21 332	0.34 360	0.21 313

DISCO	1.11 638	0.39 276	5.28 838	0.39 333	0.20 321	0.39 391	0.27 352	0.39 386	0.22 334	0.38 382	0.20 332	0.38 393	0.20 332	6.95 862	0.22 331	0.30 325	0.21 296	0.27 337	0.21 332	5.25 843	0.21 313

GeoAtt-L-single (ZS)	0.27 293	0.29 243	0.27 311	0.33 302	0.21 332	0.33 359	0.22 320	0.31 347	0.23 341	0.30 341	0.21 338	0.32 362	0.24 351	0.29 345	0.22 331	0.33 340	0.23 310	0.30 352	0.22 336	0.30 339	0.21 313

Cross2Single-S	0.30 305	0.35 256	0.26 307	0.38 323	0.27 357	0.36 368	0.23 331	0.41 414	0.23 341	0.36 373	0.23 346	0.36 379	0.23 347	0.36 378	0.23 339	0.37 361	0.25 316	0.35 395	0.22 336	0.35 373	0.23 319

Select-FE	0.41 397	0.44 310	0.23 290	0.26 269	0.22 335	0.26 323	0.22 320	0.26 323	0.23 341	0.26 327	0.23 346	0.26 334	0.23 347	0.45 493	0.42 531	0.25 300	0.22 303	0.25 327	0.22 336	0.45 491	2.90 821

WAO-6	0.22 266	0.23 217	0.22 284	0.23 248	0.22 335	0.22 292	0.22 320	0.22 298	0.22 334	0.22 297	0.22 341	0.22 300	0.22 341	0.22 298	0.22 331	0.22 271	0.22 303	0.22 300	0.22 336	0.22 296	0.22 317

IMH-64-1	0.22 266	0.23 217	0.23 290	0.22 243	0.22 335	0.22 292	0.22 320	0.22 298	0.22 334	0.22 297	0.22 341	0.22 300	0.22 341	0.22 298	0.22 331	0.22 271	0.22 303	0.23 309	0.22 336	0.22 296	0.23 319

IMH-64	0.22 266	0.23 217	0.23 290	0.22 243	0.22 335	0.22 292	0.22 320	0.22 298	0.22 334	0.22 297	0.22 341	0.22 300	0.22 341	0.22 298	0.22 331	0.22 271	0.22 303	0.23 309	0.22 336	0.22 296	0.23 319

NINENet	0.69 536	3.87 758	1.20 648	1.98 698	0.05 127	0.40 393	0.04 110	0.40 395	0.05 137	0.41 413	0.04 117	0.41 423	0.05 133	0.40 401	0.05 130	1.79 725	1.56 738	0.34 379	0.22 336	0.34 360	0.23 319

FCDSN-DC	0.41 397	0.59 375	0.64 546	0.54 463	0.33 466	0.50 525	0.37 490	0.42 433	0.40 523	0.61 567	0.43 542	0.50 535	0.49 566	0.38 390	0.32 449	0.28 312	0.23 310	0.26 332	0.22 336	0.35 373	0.28 408
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ww3	0.31 314	1.61 593	0.19 253	0.30 281	0.19 313	0.29 333	0.29 378	0.30 338	0.19 318	0.30 341	0.19 323	0.30 351	0.19 324	0.30 349	0.19 315	0.28 312	0.18 282	0.27 337	0.23 344	0.27 325	0.18 297

MGE	0.32 325	1.81 624	0.19 253	0.29 278	0.19 313	0.29 333	0.23 331	0.30 338	0.19 318	0.30 341	0.19 323	0.30 351	0.19 324	0.30 349	0.19 315	0.28 312	0.18 282	0.27 337	0.23 344	0.27 325	0.18 297

MGW-Stereo	0.31 314	1.60 591	0.19 253	0.30 281	0.19 313	0.30 339	0.24 338	0.30 338	0.19 318	0.30 341	0.19 323	0.29 344	0.19 324	0.30 349	0.19 315	0.28 312	0.18 282	0.27 337	0.23 344	0.27 325	0.18 297

model_zeroshot	0.27 293	0.20 204	0.27 311	0.33 302	0.21 332	0.37 377	0.22 320	0.37 372	0.24 346	0.26 327	0.27 370	0.33 367	0.21 340	0.25 320	0.27 358	0.32 334	0.20 291	0.34 379	0.23 344	0.25 316	0.26 338

WCG-NET（raft）	0.32 325	1.24 563	0.24 297	0.32 298	0.24 346	0.32 356	0.23 331	0.32 350	0.24 346	0.32 357	0.24 354	0.32 362	0.24 351	0.32 360	0.24 343	0.30 325	0.23 310	0.30 352	0.23 344	0.30 339	0.23 319

BUS	0.83 581	1.91 650	0.92 607	4.48 793	0.02 22	0.40 393	0.04 110	0.41 414	0.02 28	0.48 504	0.03 62	0.41 423	0.05 133	0.03 49	0.05 130	1.97 739	4.19 831	0.33 369	0.23 344	0.34 360	0.27 378

CRFU-Net	0.65 523	1.67 598	1.22 697	1.96 697	0.27 357	0.41 412	0.27 352	0.41 414	0.27 370	0.40 396	0.26 365	0.41 423	0.27 372	0.40 401	0.27 358	1.80 726	1.62 746	0.34 379	0.23 344	0.33 355	0.23 319

BSDual-CNN	0.81 572	1.91 650	0.92 607	4.48 793	0.02 22	0.42 433	0.06 159	0.41 414	0.02 28	0.48 504	0.03 62	0.02 27	0.02 27	0.03 49	0.02 27	1.97 739	4.19 831	0.33 369	0.23 344	0.34 360	0.27 378

hknet	1.10 636	1.85 641	3.49 824	4.48 793	0.02 22	0.42 433	0.06 159	0.41 414	0.02 28	0.48 504	0.03 62	0.41 423	0.03 59	0.42 435	0.03 58	4.39 817	4.19 831	0.33 369	0.23 344	0.34 360	0.27 378

FENet	0.54 496	1.52 584	1.19 645	1.41 665	0.23 341	0.35 364	0.23 331	0.35 360	0.23 341	0.34 365	0.23 346	0.35 374	0.23 347	0.35 372	0.23 339	1.40 700	1.07 635	0.32 362	0.23 344	0.33 355	0.23 319

DLNR_Zeroshot_test	0.31 314	0.28 241	0.47 480	0.79 525	0.24 346	0.30 339	0.26 348	0.30 338	0.24 346	0.32 357	0.23 346	0.31 358	0.24 351	0.30 349	0.23 339	0.29 324	0.26 320	0.29 350	0.24 354	0.33 355	0.23 319

IGEV-Stereo	0.35 344	0.44 310	0.45 466	0.49 407	0.30 390	0.37 377	0.30 387	0.36 364	0.30 404	0.36 373	0.29 393	0.36 379	0.29 393	0.36 378	0.30 395	0.46 462	0.39 454	0.32 362	0.24 354	0.32 348	0.25 332
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iResNet_ROB	0.28 299	0.32 252	0.24 297	0.32 298	0.25 349	0.32 356	0.24 338	0.32 350	0.24 346	0.33 362	0.24 354	0.35 374	0.24 351	0.33 368	0.24 343	0.31 331	0.24 315	0.32 362	0.24 354	0.32 348	0.24 330

UNDER WATER-64	0.25 281	0.26 235	0.25 300	0.26 269	0.25 349	0.25 314	0.25 341	0.25 316	0.25 351	0.25 318	0.25 360	0.25 322	0.25 355	0.26 332	0.25 351	0.25 300	0.25 316	0.25 327	0.25 357	0.25 316	0.25 332

LoS_RVC	0.30 305	1.14 499	0.25 300	0.25 261	0.25 349	0.26 323	0.25 341	0.25 316	0.25 351	0.25 318	0.25 360	0.26 334	0.26 365	0.26 332	0.25 351	0.26 302	0.26 320	0.25 327	0.25 357	0.26 319	0.26 338

CAS	0.30 305	1.17 505	0.25 300	0.25 261	0.25 349	0.26 323	0.25 341	0.25 316	0.26 365	0.25 318	0.25 360	0.25 322	0.25 355	0.25 320	0.25 351	0.26 302	0.26 320	0.26 332	0.25 357	0.26 319	0.25 332

IER	0.88 598	7.04 817	2.23 790	2.75 739	0.28 365	0.43 440	0.25 341	0.39 386	0.25 351	0.41 413	0.27 370	0.39 398	0.25 355	0.40 401	0.28 367	0.37 361	0.28 341	0.37 409	0.25 357	0.37 389	0.25 332

CroCo-Stereo	0.73 549	1.22 561	0.25 300	1.22 641	0.25 349	1.22 702	0.25 341	1.22 703	0.25 351	1.22 712	0.25 360	1.22 714	0.25 355	1.22 714	0.25 351	1.22 684	0.26 320	1.21 728	0.25 357	1.22 709	0.25 332
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
StereoDRNet-Refined	0.33 331	0.39 276	0.26 307	0.39 333	0.26 356	0.40 393	0.26 348	0.40 395	0.26 365	0.39 389	0.26 365	0.39 398	0.26 365	0.39 398	0.26 356	0.37 361	0.25 316	0.37 409	0.25 357	0.37 389	0.37 487
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
GCAP-Stereo-w-DA	0.60 507	5.10 785	0.39 408	0.49 407	0.30 390	0.43 440	0.30 387	0.43 441	0.30 404	0.43 434	0.30 408	0.43 450	0.30 403	0.44 473	0.30 395	0.44 420	0.37 439	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 338

small-0shot	0.35 344	1.92 656	0.27 311	0.27 274	0.27 357	0.27 328	0.27 352	0.27 327	0.27 370	0.27 332	0.27 370	0.26 334	0.27 372	0.27 336	0.26 356	0.27 306	0.26 320	0.26 332	0.26 363	0.26 319	0.27 378

canet-new	0.44 428	1.82 632	0.39 408	0.49 407	0.30 390	0.43 440	0.30 387	0.43 441	0.30 404	0.43 434	0.30 408	0.43 450	0.30 403	0.44 473	0.30 395	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 338

bcnet-new	0.44 428	1.81 624	0.39 408	0.49 407	0.30 390	0.43 440	0.30 387	0.43 441	0.30 404	0.43 434	0.30 408	0.43 450	0.30 403	0.43 442	0.30 395	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 338

LWStereo	0.44 428	1.82 632	0.38 396	0.49 407	0.30 390	0.43 440	0.30 387	0.43 441	0.30 404	0.43 434	0.30 408	0.43 450	0.30 403	0.43 442	0.30 395	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 338

LMStereo	0.44 428	1.80 619	0.39 408	0.49 407	0.30 390	0.43 440	0.30 387	0.43 441	0.30 404	0.43 434	0.30 408	0.43 450	0.30 403	0.43 442	0.30 395	0.45 450	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 338

CR7Stereo	0.44 428	1.81 624	0.39 408	0.50 444	0.30 390	0.43 440	0.30 387	0.43 441	0.30 404	0.43 434	0.30 408	0.43 450	0.30 403	0.43 442	0.30 395	0.45 450	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 338

ARStereo	0.44 428	1.80 619	0.39 408	0.49 407	0.30 390	0.43 440	0.30 387	0.43 441	0.30 404	0.43 434	0.30 408	0.43 450	0.30 403	0.43 442	0.30 395	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 338

ARStereo-new	0.44 428	1.80 619	0.39 408	0.49 407	0.30 390	0.43 440	0.30 387	0.43 441	0.30 404	0.43 434	0.30 408	0.43 450	0.30 403	0.43 442	0.30 395	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 338

BARStereo	0.44 428	1.78 613	0.39 408	0.49 407	0.30 390	0.43 440	0.30 387	0.44 480	0.30 404	0.44 473	0.30 408	0.43 450	0.30 403	0.43 442	0.30 395	0.45 450	0.34 421	0.39 461	0.26 363	0.38 402	0.26 338

FCBStereo	0.44 428	1.79 618	0.39 408	0.49 407	0.30 390	0.43 440	0.30 387	0.43 441	0.30 404	0.43 434	0.30 408	0.43 450	0.30 403	0.43 442	0.30 395	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 338

PSGStereo	0.44 428	1.78 613	0.39 408	0.49 407	0.30 390	0.43 440	0.30 387	0.43 441	0.30 404	0.43 434	0.30 408	0.43 450	0.30 403	0.43 442	0.30 395	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 338

MUNStereo	0.44 428	1.81 624	0.39 408	0.49 407	0.30 390	0.44 475	0.30 387	0.44 480	0.30 404	0.44 473	0.30 408	0.44 486	0.30 403	0.44 473	0.30 395	0.45 450	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 338

CHEStereo	0.44 428	1.78 613	0.39 408	0.49 407	0.30 390	0.43 440	0.30 387	0.43 441	0.30 404	0.43 434	0.30 408	0.43 450	0.30 403	0.43 442	0.30 395	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 338

TOTStereo	0.44 428	1.81 624	0.39 408	0.49 407	0.30 390	0.43 440	0.30 387	0.43 441	0.30 404	0.43 434	0.30 408	0.43 450	0.30 403	0.43 442	0.30 395	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 338

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.44 428	1.83 635	0.39 408	0.49 407	0.30 390	0.43 440	0.30 387	0.43 441	0.30 404	0.43 434	0.30 408	0.43 450	0.30 403	0.43 442	0.30 395	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 338

ACMStereo	0.60 507	5.12 786	0.39 408	0.49 407	0.30 390	0.43 440	0.30 387	0.43 441	0.30 404	0.43 434	0.30 408	0.43 450	0.30 403	0.44 473	0.30 395	0.44 420	0.37 439	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 338

KABStereo	0.43 415	1.76 608	0.39 408	0.49 407	0.30 390	0.43 440	0.30 387	0.43 441	0.30 404	0.43 434	0.30 408	0.43 450	0.30 403	0.43 442	0.30 395	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 338

KMOStereo	0.43 415	1.80 619	0.38 396	0.49 407	0.30 390	0.43 440	0.30 387	0.43 441	0.30 404	0.43 434	0.30 408	0.43 450	0.30 403	0.43 442	0.30 395	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 338

GCAP-Stereo-cres-4k	0.44 428	1.81 624	0.39 408	0.49 407	0.30 390	0.43 440	0.30 387	0.43 441	0.30 404	0.43 434	0.30 408	0.43 450	0.30 403	0.43 442	0.30 395	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 338

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.43 415	1.77 610	0.39 408	0.49 407	0.30 390	0.43 440	0.30 387	0.43 441	0.30 404	0.43 434	0.30 408	0.43 450	0.30 403	0.43 442	0.30 395	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 338

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.43 415	1.78 613	0.39 408	0.49 407	0.30 390	0.43 440	0.30 387	0.43 441	0.30 404	0.43 434	0.30 408	0.43 450	0.30 403	0.43 442	0.30 395	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 338

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.44 428	1.85 641	0.38 396	0.49 407	0.30 390	0.43 440	0.30 387	0.43 441	0.30 404	0.43 434	0.30 408	0.43 450	0.30 403	0.43 442	0.30 395	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 338

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.43 415	1.77 610	0.39 408	0.49 407	0.30 390	0.43 440	0.30 387	0.43 441	0.30 404	0.43 434	0.30 408	0.43 450	0.30 403	0.43 442	0.30 395	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 338

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.44 428	1.86 644	0.39 408	0.49 407	0.30 390	0.43 440	0.30 387	0.43 441	0.30 404	0.43 434	0.30 408	0.43 450	0.30 403	0.43 442	0.30 395	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 338

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.44 428	1.80 619	0.39 408	0.49 407	0.30 390	0.44 475	0.30 387	0.43 441	0.30 404	0.43 434	0.30 408	0.43 450	0.30 403	0.44 473	0.30 395	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 338

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.44 428	1.82 632	0.39 408	0.49 407	0.30 390	0.43 440	0.30 387	0.43 441	0.30 404	0.43 434	0.30 408	0.43 450	0.30 403	0.43 442	0.30 395	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 338

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.43 415	1.77 610	0.39 408	0.49 407	0.30 390	0.43 440	0.30 387	0.43 441	0.30 404	0.43 434	0.30 408	0.43 450	0.30 403	0.43 442	0.30 395	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 338

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.44 428	1.83 635	0.39 408	0.49 407	0.30 390	0.43 440	0.30 387	0.43 441	0.30 404	0.43 434	0.30 408	0.43 450	0.30 403	0.43 442	0.30 395	0.44 420	0.36 434	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 338

Monster-pub-mixall	0.44 428	0.56 367	0.60 531	0.38 323	0.27 357	0.37 377	0.27 352	0.37 372	0.29 388	0.38 382	0.27 370	0.38 393	0.29 393	0.85 612	0.27 358	1.46 704	0.26 320	0.34 379	0.26 363	0.36 384	0.53 563

LG-Stereo_L2	0.34 332	0.37 265	0.38 396	0.47 394	0.28 365	0.39 391	0.28 363	0.39 386	0.28 378	0.39 389	0.28 378	0.39 398	0.28 381	0.38 390	0.28 367	0.42 418	0.35 428	0.36 405	0.26 363	0.35 373	0.26 338

GCAP-BAT	0.41 397	1.30 567	0.39 408	0.49 407	0.30 390	0.43 440	0.30 387	0.43 441	0.30 404	0.44 473	0.30 408	0.43 450	0.30 403	0.43 442	0.30 395	0.44 420	0.34 421	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 338

test_for_model	0.35 344	0.39 276	0.30 330	0.43 378	0.30 390	0.43 440	0.30 387	0.43 441	0.30 404	0.43 434	0.30 408	0.43 450	0.30 403	0.44 473	0.31 437	0.38 375	0.26 320	0.38 417	0.26 363	0.38 402	0.26 338

tt1	0.31 314	0.93 448	0.24 297	0.33 302	0.23 341	0.31 347	0.24 338	0.32 350	0.24 346	0.32 357	0.23 346	0.32 362	0.25 355	0.32 360	0.24 343	0.27 306	0.26 320	0.27 337	0.26 363	0.27 325	0.27 378

HH	0.71 542	2.54 700	0.74 581	1.10 578	0.32 453	0.41 412	0.37 490	0.69 576	0.78 639	0.73 591	0.90 652	0.75 599	1.00 659	0.84 608	0.69 613	0.69 541	0.40 458	0.35 395	0.26 363	0.35 373	0.26 338

HanStereo	0.71 542	2.54 700	0.74 581	1.10 578	0.32 453	0.41 412	0.37 490	0.69 576	0.78 639	0.73 591	0.90 652	0.75 599	1.00 659	0.84 608	0.69 613	0.69 541	0.40 458	0.35 395	0.26 363	0.35 373	0.26 338

LoS	0.25 281	0.27 238	0.25 300	0.25 261	0.25 349	0.25 314	0.25 341	0.26 323	0.25 351	0.25 318	0.25 360	0.25 322	0.25 355	0.25 320	0.25 351	0.26 302	0.25 316	0.25 327	0.26 363	0.26 319	0.25 332
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
iRaft-Stereo_5w	0.34 332	0.42 305	0.31 348	0.39 333	0.30 390	0.38 384	0.30 387	0.40 395	0.29 388	0.40 396	0.37 502	0.41 423	0.34 482	0.38 390	0.30 395	0.34 345	0.27 333	0.34 379	0.26 363	0.34 360	0.26 338

UCFNet_RVC	2.75 808	10.06 839	0.29 326	10.31 853	0.29 378	0.42 433	0.29 378	0.43 441	0.29 388	0.42 427	0.29 393	0.42 441	9.87 866	0.43 442	0.29 385	0.36 358	9.84 861	0.36 405	0.26 363	9.77 864	0.26 338

Codiref-stereo	0.34 332	0.79 411	0.30 330	0.33 302	0.28 365	0.40 393	0.28 363	0.40 395	0.28 378	0.40 396	0.28 378	0.39 398	0.28 381	0.40 401	0.28 367	0.23 283	0.21 296	0.35 395	0.27 402	0.35 373	0.27 378

SCION-Mon(vits-remp)	0.34 332	0.98 455	0.30 330	0.33 302	0.18 307	0.21 287	0.28 363	0.40 395	0.28 378	0.40 396	0.28 378	0.39 398	0.28 381	0.40 401	0.28 367	0.37 361	0.29 356	0.35 395	0.27 402	0.35 373	0.27 378

S0	0.42 412	0.44 310	0.54 517	0.59 478	0.34 478	0.48 507	0.22 320	0.51 535	0.25 351	0.51 537	0.34 481	0.53 550	0.35 489	0.47 502	0.36 484	0.55 506	0.39 454	0.49 544	0.27 402	0.46 496	0.34 467

PStereo	0.32 325	0.36 262	0.28 320	0.38 323	0.29 378	0.36 368	0.27 352	0.38 381	0.27 370	0.38 382	0.28 378	0.36 379	0.27 372	0.36 378	0.28 367	0.32 334	0.27 333	0.33 369	0.27 402	0.33 355	0.27 378

TestStereo_HL3	2.76 809	0.41 293	11.46 859	14.11 856	0.30 390	0.45 490	0.29 378	0.43 441	0.29 388	0.43 434	0.29 393	0.43 450	0.28 381	0.44 473	0.30 395	13.57 865	10.32 863	0.41 492	0.27 402	0.38 402	0.27 378

TestStereo_HL2	2.73 806	0.41 293	11.06 856	14.13 857	0.30 390	0.44 475	0.28 363	0.43 441	0.29 388	0.43 434	0.28 378	0.43 450	0.29 393	0.43 442	0.28 367	13.51 864	10.37 864	0.41 492	0.27 402	0.38 402	0.27 378

GGDA	2.76 809	0.41 293	11.34 858	14.28 858	0.30 390	0.44 475	0.29 378	0.43 441	0.29 388	0.43 434	0.28 378	0.43 450	0.28 381	0.43 442	0.29 385	13.45 863	10.57 865	0.41 492	0.27 402	0.38 402	0.27 378

TestStereo-Hl	2.78 811	0.42 305	11.23 857	14.38 859	0.30 390	0.44 475	0.30 387	0.43 441	0.28 378	0.43 434	0.29 393	0.44 486	0.29 393	0.44 473	0.29 385	13.64 866	10.73 866	0.41 492	0.27 402	0.38 402	0.27 378

GCAP-Stereo-DPT26K	0.43 415	1.76 608	0.39 408	0.49 407	0.30 390	0.43 440	0.30 387	0.43 441	0.30 404	0.43 434	0.30 408	0.43 450	0.30 403	0.43 442	0.31 437	0.44 420	0.33 390	0.38 417	0.27 402	0.38 402	0.26 338

RMAStereo	0.45 451	1.81 624	0.40 441	0.50 444	0.31 439	0.44 475	0.31 435	0.44 480	0.31 451	0.44 473	0.31 453	0.44 486	0.32 463	0.44 473	0.31 437	0.46 462	0.35 428	0.39 461	0.27 402	0.39 451	0.27 378

ATMStereo	0.46 460	1.99 659	0.40 441	0.51 455	0.31 439	0.44 475	0.31 435	0.44 480	0.31 451	0.44 473	0.31 453	0.44 486	0.31 455	0.44 473	0.32 449	0.47 469	0.35 428	0.39 461	0.27 402	0.39 451	0.27 378

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.41 397	1.06 490	0.40 441	0.51 455	0.31 439	0.44 475	0.30 387	0.43 441	0.32 463	0.44 473	0.30 408	0.56 561	0.30 403	0.44 473	0.31 437	0.45 450	0.34 421	0.39 461	0.27 402	0.40 465	0.27 378

GeoVLM	0.36 353	0.38 269	0.27 311	0.46 387	0.28 365	0.35 364	0.28 363	0.37 372	0.27 370	0.35 369	0.28 378	0.36 379	0.38 504	0.35 372	0.28 367	1.08 619	0.26 320	0.33 369	0.27 402	0.34 360	0.33 458

gcap_with_dpt	0.35 344	0.39 276	0.30 330	0.44 382	0.31 439	0.44 475	0.31 435	0.44 480	0.31 451	0.44 473	0.30 408	0.44 486	0.30 403	0.44 473	0.30 395	0.38 375	0.26 320	0.38 417	0.27 402	0.38 402	0.27 378

Zero-FE251	0.36 353	0.40 280	0.28 320	0.41 361	0.28 365	0.41 412	0.28 363	0.41 414	0.28 378	0.41 413	0.28 378	0.41 423	0.28 381	0.42 435	0.30 395	0.37 361	0.26 320	0.37 409	0.27 402	0.45 491	0.56 577

GCAPDPT-zeroshot4090	0.40 389	1.09 493	0.39 408	0.49 407	0.30 390	0.43 440	0.30 387	0.44 480	0.30 404	0.43 434	0.30 408	0.43 450	0.30 403	0.43 442	0.30 395	0.45 450	0.34 421	0.38 417	0.27 402	0.38 402	0.27 378

GCAPDPT-zeroshot	0.36 353	0.40 280	0.30 330	0.43 378	0.30 390	0.43 440	0.30 387	0.43 441	0.31 451	0.43 434	0.30 408	0.43 450	0.30 403	0.44 473	0.31 437	0.39 388	0.28 341	0.39 461	0.27 402	0.39 451	0.26 338

4D-IteraStereo	0.78 563	3.13 732	0.89 600	0.69 503	0.32 453	0.40 393	0.32 446	0.76 589	0.97 672	0.52 541	0.65 604	0.89 619	0.32 463	0.76 594	0.98 663	0.83 582	0.94 619	0.35 395	0.27 402	0.70 571	0.89 647

CroCo-Stereo Lap2	0.77 560	1.29 565	0.29 326	1.27 646	0.29 378	1.27 706	0.26 348	1.26 707	0.26 365	1.26 713	0.26 365	1.27 718	0.26 365	1.26 716	0.27 358	1.27 687	0.27 333	1.27 734	0.27 402	1.27 715	0.27 378

iRaft-Stereo_20w	0.34 332	0.41 293	0.31 348	0.39 333	0.29 378	0.40 393	0.32 446	0.41 414	0.32 463	0.38 382	0.30 408	0.39 398	0.30 403	0.38 390	0.32 449	0.35 353	0.27 333	0.34 379	0.27 402	0.34 360	0.29 417

MLCV	0.31 314	0.35 256	0.27 311	0.35 313	0.28 365	0.35 364	0.27 352	0.35 360	0.28 378	0.36 373	0.27 370	0.35 374	0.27 372	0.35 372	0.27 358	0.34 345	0.27 333	0.34 379	0.27 402	0.34 360	0.27 378

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.38 369	0.35 256	0.56 521	0.63 486	0.28 365	0.36 368	0.28 363	0.36 364	0.28 378	0.36 373	0.28 378	0.36 379	0.28 381	0.36 378	0.28 367	0.62 527	0.57 540	0.35 395	0.28 423	0.35 373	0.28 408

testmc14	2.43 795	10.48 842	8.02 853	8.93 843	0.31 439	0.44 475	0.30 387	0.42 433	0.30 404	0.42 427	0.30 408	0.42 441	0.30 403	0.42 435	0.30 395	8.88 860	6.99 850	0.41 492	0.28 423	0.39 451	0.28 408

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.41 397	1.09 493	0.40 441	0.52 458	0.31 439	0.44 475	0.31 435	0.44 480	0.31 451	0.44 473	0.31 453	0.44 486	0.31 455	0.44 473	0.31 437	0.46 462	0.35 428	0.39 461	0.28 423	0.39 451	0.28 408

Monster-pub-eth3d	0.45 451	0.57 370	0.60 531	0.39 333	0.28 365	0.37 377	0.28 363	0.37 372	0.30 404	0.39 389	0.29 393	0.39 398	0.30 403	0.92 624	0.27 358	1.42 701	0.28 341	0.34 379	0.28 423	0.37 389	0.53 563

gcap-zeroshot	0.36 353	0.40 280	0.34 376	0.44 382	0.31 439	0.44 475	0.31 435	0.44 480	0.32 463	0.44 473	0.32 464	0.44 486	0.32 463	0.44 473	0.31 437	0.39 388	0.28 341	0.39 461	0.28 423	0.39 451	0.27 378

xxxxx1	0.31 314	0.91 439	0.23 290	0.31 291	0.23 341	0.31 347	0.23 331	0.33 354	0.25 351	0.31 351	0.24 354	0.33 367	0.25 355	0.32 360	0.24 343	0.28 312	0.28 341	0.28 345	0.28 423	0.29 335	0.27 378

SQANet	0.28 299	0.28 241	0.28 320	0.28 276	0.28 365	0.28 330	0.28 363	0.28 328	0.28 378	0.28 333	0.28 378	0.28 338	0.28 381	0.28 341	0.28 367	0.28 312	0.28 341	0.28 345	0.28 423	0.28 331	0.28 408

testlalala	0.36 353	0.40 280	0.34 376	0.44 382	0.31 439	0.44 475	0.31 435	0.44 480	0.32 463	0.44 473	0.32 464	0.44 486	0.32 463	0.44 473	0.31 437	0.39 388	0.28 341	0.39 461	0.28 423	0.39 451	0.27 378

Any-RAFT	0.32 325	0.36 262	0.27 311	0.36 317	0.27 357	0.36 368	0.27 352	0.36 364	0.27 370	0.36 373	0.27 370	0.36 379	0.27 372	0.36 378	0.28 367	0.36 358	0.28 341	0.36 405	0.28 423	0.36 384	0.28 408

tt_ll	0.31 314	0.91 439	0.23 290	0.31 291	0.23 341	0.31 347	0.23 331	0.33 354	0.25 351	0.31 351	0.24 354	0.33 367	0.25 355	0.32 360	0.24 343	0.28 312	0.28 341	0.28 345	0.28 423	0.29 335	0.27 378

ff	0.31 314	0.91 439	0.23 290	0.31 291	0.23 341	0.31 347	0.23 331	0.33 354	0.25 351	0.31 351	0.24 354	0.33 367	0.25 355	0.32 360	0.24 343	0.28 312	0.28 341	0.28 345	0.28 423	0.29 335	0.27 378

DGSMNet	0.34 332	0.41 293	0.27 311	0.41 361	0.28 365	0.41 412	0.28 363	0.41 414	0.27 370	0.41 413	0.27 370	0.42 441	0.27 372	0.41 421	0.28 367	0.40 396	0.29 356	0.40 474	0.28 423	0.40 465	0.27 378

Gwc-CoAtRS	0.41 397	1.49 583	0.32 357	0.42 371	0.32 453	0.41 412	0.32 446	0.41 414	0.33 473	0.41 413	0.32 464	0.41 423	0.32 463	0.41 421	0.32 449	0.39 388	0.28 341	0.39 461	0.28 423	0.40 465	0.28 408

ccs_rob	2.79 812	10.17 841	0.32 357	10.00 851	0.33 466	0.49 516	0.33 457	1.90 750	0.32 463	0.51 537	0.33 473	0.49 521	9.24 865	0.49 519	0.33 461	0.41 404	9.82 860	0.41 492	0.28 423	9.34 862	0.29 417

DN-CSS_ROB	0.31 314	0.35 256	0.28 320	0.35 313	0.28 365	0.34 360	0.27 352	0.34 357	0.25 351	0.35 369	0.27 370	0.36 379	0.26 365	0.34 369	0.28 367	0.35 353	0.28 341	0.34 379	0.28 423	0.34 360	0.27 378

GeoMambaStereo_RVC	0.56 503	2.49 699	1.46 724	0.55 470	0.30 390	0.53 544	0.26 348	0.47 499	0.29 388	0.50 527	0.31 453	0.51 546	0.29 393	0.44 473	0.28 367	0.53 498	0.31 371	0.57 571	0.29 438	0.51 530	0.27 378

test410_97500	0.41 397	0.89 433	0.31 348	0.40 346	0.31 439	0.40 393	0.31 435	0.40 395	0.31 451	0.61 567	0.53 582	0.40 408	0.31 455	0.40 401	0.31 437	0.58 513	0.47 502	0.38 417	0.29 438	0.38 402	0.29 417

test410	0.66 525	5.69 809	0.31 348	0.40 346	0.31 439	0.41 412	0.31 435	0.40 395	0.31 451	0.62 571	0.55 585	0.40 408	0.31 455	0.40 401	0.31 437	0.59 516	0.47 502	0.38 417	0.29 438	0.38 402	0.30 432

GREATEN-IGEV_RVC	0.38 369	0.35 256	0.56 521	0.63 486	0.29 378	0.36 368	0.29 378	0.36 364	0.29 388	0.39 389	0.29 393	0.36 379	0.29 393	0.36 378	0.29 385	0.62 527	0.57 540	0.35 395	0.29 438	0.36 384	0.29 417

MCSU-Stereo	2.48 798	10.56 843	8.50 855	9.47 847	0.31 439	0.43 440	0.30 387	0.42 433	0.30 404	0.42 427	0.30 408	0.42 441	0.30 403	0.41 421	0.30 395	8.86 859	6.93 849	0.40 474	0.29 438	0.39 451	0.28 408

HiDET	0.38 369	0.44 310	0.30 330	0.42 371	0.30 390	0.42 433	0.30 387	0.42 433	0.30 404	0.44 473	0.30 408	0.42 441	0.30 403	0.42 435	0.68 605	0.37 361	0.32 377	0.40 474	0.29 438	0.37 389	0.29 417

LCMNet	0.38 369	0.44 310	0.30 330	0.42 371	0.30 390	0.42 433	0.30 387	0.42 433	0.30 404	0.45 485	0.30 408	0.42 441	0.30 403	0.42 435	0.69 613	0.37 361	0.32 377	0.40 474	0.29 438	0.37 389	0.29 417

CSFM-Stereo	0.38 369	0.44 310	0.30 330	0.42 371	0.30 390	0.42 433	0.30 387	0.43 441	0.30 404	0.44 473	0.30 408	0.42 441	0.30 403	0.42 435	0.73 627	0.37 361	0.32 377	0.40 474	0.29 438	0.37 389	0.30 432

FE-Mocha	0.35 344	0.71 394	0.40 441	0.47 394	0.27 357	0.34 360	0.27 352	0.34 357	0.26 365	0.34 365	0.26 365	0.34 372	0.27 372	0.34 369	0.27 358	0.44 420	0.41 468	0.33 369	0.29 438	0.32 348	0.29 417

GREAT-IGEV	0.38 369	0.43 307	0.36 389	0.48 400	0.32 453	0.45 490	0.32 446	0.45 489	0.32 463	0.45 485	0.32 464	0.45 496	0.32 463	0.45 493	0.32 449	0.44 420	0.33 390	0.41 492	0.29 438	0.41 476	0.29 417
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
DEFOM-Stereo	0.68 533	3.11 731	1.40 719	1.63 682	0.25 349	0.31 347	0.25 341	0.31 347	0.28 378	0.31 351	0.29 393	0.29 344	0.27 372	0.31 357	0.28 367	1.59 717	1.47 731	0.30 352	0.29 438	0.30 339	0.28 408

IGEV++	0.34 332	0.43 307	0.30 330	0.40 346	0.29 378	0.40 393	0.29 378	0.40 395	0.29 388	0.40 396	0.29 393	0.40 408	0.29 393	0.40 401	0.30 395	0.38 375	0.29 356	0.37 409	0.29 438	0.37 389	0.29 417

PCWNet_CMD	2.80 813	9.82 837	0.32 357	10.09 852	0.32 453	0.49 516	0.33 457	3.34 822	0.33 473	0.49 514	0.33 473	0.49 521	8.73 862	0.48 512	0.33 461	0.41 404	9.22 856	0.42 508	0.29 438	9.55 863	0.31 442

CFNet_ucs	2.73 806	9.64 836	0.33 362	9.92 850	0.32 453	0.49 516	0.33 457	0.49 512	0.33 473	0.49 514	0.33 473	0.49 521	8.98 864	0.48 512	0.33 461	0.41 404	9.96 862	0.40 474	0.29 438	10.12 866	0.54 566

RAFT-Test	0.36 353	0.37 265	0.33 362	0.41 361	0.32 453	0.41 412	0.32 446	0.41 414	0.32 463	0.41 413	0.32 464	0.41 423	0.32 463	0.41 421	0.33 461	0.37 361	0.29 356	0.37 409	0.29 438	0.38 402	0.31 442

RCA-Stereo	0.51 489	3.22 735	0.34 376	0.44 382	0.34 478	0.44 475	0.34 472	0.43 441	0.34 484	0.43 434	0.34 481	0.44 486	0.33 475	0.43 442	0.33 461	0.38 375	0.29 356	0.38 417	0.29 438	0.38 402	0.29 417

CFNet_pseudo	2.67 805	9.36 834	0.32 357	10.99 854	0.33 466	0.85 604	0.33 457	0.49 512	0.33 473	0.49 514	0.32 464	0.49 521	7.26 860	0.49 519	0.33 461	0.41 404	9.62 859	0.41 492	0.29 438	10.03 865	0.29 417

pcwnet_v2	2.66 804	9.89 838	0.33 362	9.89 849	0.32 453	0.50 525	0.32 446	0.49 512	0.33 473	0.49 514	0.34 481	0.49 521	8.76 863	0.48 512	0.33 461	0.41 404	9.58 858	0.40 474	0.29 438	9.01 861	0.63 587

RAFT + AFF	0.31 314	0.45 319	0.34 376	0.39 333	0.28 365	0.38 384	0.33 457	0.29 333	0.31 451	0.30 341	0.30 408	0.29 344	0.27 372	0.29 345	0.30 395	0.28 312	0.29 356	0.29 350	0.29 438	0.27 325	0.32 449

DStereoO	0.31 314	0.31 250	0.31 348	0.30 281	0.40 513	0.31 347	0.30 387	0.30 338	0.34 484	0.29 338	0.31 453	0.29 344	0.30 403	0.31 357	0.31 437	0.31 331	0.29 356	0.31 359	0.30 457	0.31 345	0.31 442

MonSter++	0.38 369	0.44 310	0.31 348	0.43 378	0.30 390	0.43 440	0.31 435	0.43 441	0.31 451	0.45 485	0.31 453	0.43 450	0.31 455	0.43 442	0.69 613	0.38 375	0.33 390	0.40 474	0.30 457	0.38 402	0.30 432

Replicate-Monster	0.45 451	0.57 370	0.60 531	0.40 346	0.29 378	0.37 377	0.27 352	0.37 372	0.30 404	0.40 396	0.31 453	0.40 408	0.30 403	0.99 632	0.27 358	1.36 697	0.31 371	0.34 379	0.30 457	0.36 384	0.54 566

MultiAttention	0.30 305	0.30 247	0.30 330	0.30 281	0.30 390	0.30 339	0.30 387	0.30 338	0.30 404	0.30 341	0.30 408	0.30 351	0.30 403	0.30 349	0.30 395	0.30 325	0.30 366	0.30 352	0.30 457	0.30 339	0.30 432

MSAF-DinoV2	0.30 305	0.30 247	0.30 330	0.30 281	0.30 390	0.30 339	0.30 387	0.30 338	0.30 404	0.30 341	0.30 408	0.30 351	0.30 403	0.30 349	0.30 395	0.30 325	0.30 366	0.30 352	0.30 457	0.30 339	0.30 432

GIP-stereo	0.36 353	0.49 336	0.39 408	0.48 400	0.32 453	0.41 412	0.28 363	0.40 395	0.30 404	0.41 413	0.28 378	0.40 408	0.28 381	0.42 435	0.28 367	0.45 450	0.32 377	0.38 417	0.30 457	0.37 389	0.27 378

EKT-Stereo	0.37 363	0.40 280	0.44 464	1.07 576	0.29 378	0.34 360	0.31 435	0.36 364	0.29 388	0.38 382	0.31 453	0.37 390	0.30 403	0.36 378	0.29 385	0.34 345	0.28 341	0.39 461	0.30 457	0.37 389	0.30 432

CFNet-RSSM	0.91 601	4.89 777	0.34 376	0.44 382	1.07 675	1.62 739	1.40 761	0.91 611	0.35 489	1.60 736	1.39 765	0.64 577	0.34 482	0.44 473	0.33 461	0.41 404	0.35 428	0.75 607	0.30 457	0.41 476	0.29 417

psmorigin	0.41 397	0.46 323	0.33 362	0.49 407	0.33 466	0.49 516	0.33 457	0.49 512	0.33 473	0.49 514	0.33 473	0.49 521	0.33 475	0.51 537	0.33 461	0.41 404	0.30 366	0.41 492	0.30 457	0.79 587	0.29 417

DANet	0.30 305	0.30 247	0.30 330	0.30 281	0.30 390	0.30 339	0.30 387	0.30 338	0.30 404	0.30 341	0.30 408	0.30 351	0.30 403	0.30 349	0.30 395	0.30 325	0.30 366	0.30 352	0.30 457	0.30 339	0.30 432
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
AANet_RVC	1.26 695	0.31 250	4.99 836	5.93 825	0.20 321	0.25 314	0.20 309	0.25 316	0.20 325	0.23 303	0.19 323	0.25 322	0.20 332	0.25 320	0.20 323	5.66 841	4.76 835	0.26 332	0.30 457	0.24 313	0.27 378

rgla	0.45 451	0.54 361	0.33 362	0.67 497	0.32 453	0.48 507	0.33 457	0.48 504	0.33 473	0.48 504	0.94 666	0.48 514	0.33 475	0.47 502	0.33 461	0.45 450	0.52 529	0.53 563	0.31 468	0.45 491	0.32 449

DStereoSA	0.32 325	0.52 351	0.34 376	0.31 291	0.31 439	0.30 339	0.30 387	0.31 347	0.30 404	0.31 351	0.31 453	0.31 358	0.30 403	0.31 357	0.31 437	0.30 325	0.32 377	0.31 359	0.31 468	0.31 345	0.31 442

DDF-Stereo	0.43 415	1.15 502	0.57 525	0.53 460	0.32 453	0.41 412	0.32 446	0.41 414	0.32 463	0.41 413	0.32 464	0.41 423	0.32 463	0.40 401	0.32 449	0.52 495	0.50 520	0.38 417	0.31 468	0.39 451	0.31 442

water-stereo	0.41 397	0.84 421	0.46 472	0.50 444	0.33 466	0.45 490	0.33 457	0.45 489	0.32 463	0.45 485	0.32 464	0.45 496	0.32 463	0.45 493	0.32 449	0.44 420	0.41 468	0.39 461	0.31 468	0.39 451	0.32 449

1test111	0.37 363	1.02 481	0.30 330	0.39 333	0.29 378	0.40 393	0.28 363	0.39 386	0.29 388	0.39 389	0.29 393	0.39 398	0.28 381	0.40 401	0.29 385	0.33 340	0.32 377	0.33 369	0.31 468	0.32 348	0.31 442

cc1	0.37 363	1.02 481	0.30 330	0.39 333	0.29 378	0.40 393	0.28 363	0.39 386	0.29 388	0.39 389	0.29 393	0.39 398	0.28 381	0.40 401	0.29 385	0.33 340	0.32 377	0.33 369	0.31 468	0.32 348	0.31 442

PML	0.46 460	1.36 574	0.29 326	0.58 475	0.30 390	0.57 559	0.29 378	0.57 553	0.29 388	0.57 560	0.29 393	0.57 565	0.29 393	0.56 554	0.29 385	0.52 495	0.30 366	0.53 563	0.31 468	0.53 538	0.30 432

MSMDNet	2.65 803	10.14 840	0.33 362	9.74 848	0.32 453	0.87 607	0.33 457	2.95 817	0.68 611	0.49 514	0.34 481	0.49 521	5.70 856	0.49 519	0.33 461	0.42 418	9.57 857	0.41 492	0.31 468	8.36 858	0.65 595

base	0.56 503	2.58 703	1.43 721	0.48 400	0.27 357	0.54 549	0.31 435	0.53 542	0.30 404	0.54 550	0.26 365	0.46 500	0.31 455	0.52 542	0.28 367	0.49 477	0.28 341	0.45 516	0.32 476	0.57 546	0.26 338

416test	0.46 460	0.55 364	0.33 362	0.67 497	0.33 466	0.48 507	0.33 457	0.48 504	0.33 473	0.48 504	0.99 672	0.48 514	0.33 475	0.48 512	0.33 461	0.45 450	0.52 529	0.54 566	0.32 476	0.45 491	0.32 449

LiteMatch	1.13 641	0.73 397	2.80 805	3.23 755	0.61 589	0.83 602	0.68 601	0.73 586	0.69 616	1.00 628	0.77 639	0.94 627	0.57 584	0.82 602	0.64 590	2.97 796	2.43 798	0.68 589	0.32 476	0.56 543	0.70 607

Lsterematch	1.13 641	0.73 397	2.80 805	3.23 755	0.61 589	0.83 602	0.68 601	0.73 586	0.69 616	1.00 628	0.77 639	0.94 627	0.57 584	0.82 602	0.64 590	2.97 796	2.43 798	0.68 589	0.32 476	0.56 543	0.70 607

xyz-stereo-finetune	0.28 299	0.49 336	0.16 223	0.16 175	0.16 289	0.16 252	0.16 280	0.22 298	0.30 404	0.32 357	0.31 453	0.32 362	0.31 455	0.32 360	0.32 449	0.32 334	0.33 390	0.31 359	0.32 476	0.31 345	0.32 449

HART	0.38 369	0.45 319	0.34 376	0.42 371	0.33 466	0.41 412	0.34 472	0.42 433	0.33 473	0.43 434	0.34 481	0.42 441	0.34 482	0.41 421	0.38 498	0.40 396	0.32 377	0.42 508	0.32 476	0.40 465	0.32 449

RAFT-Stereo-weight	0.45 451	1.90 649	0.34 376	0.42 371	0.36 488	0.43 440	0.35 477	0.42 433	0.34 484	0.42 427	0.34 481	0.44 486	0.34 482	0.41 421	0.34 476	0.38 375	0.32 377	0.38 417	0.32 476	0.38 402	0.33 458

MyStereo07	0.60 507	3.72 752	0.48 488	0.49 407	0.41 523	0.36 368	0.32 446	0.49 512	0.43 543	0.51 537	0.42 539	0.49 521	0.43 540	0.51 537	0.64 590	0.49 477	0.45 492	0.34 379	0.32 476	0.35 373	0.43 523

MyStereo04	0.55 500	3.72 752	0.59 527	0.49 407	0.41 523	0.36 368	0.32 446	0.37 372	0.31 451	0.34 365	0.46 553	0.35 374	0.32 463	0.35 372	0.33 461	0.49 477	0.45 492	0.34 379	0.32 476	0.35 373	0.43 523

ACVNet-DCA	0.37 363	1.00 465	0.30 330	0.40 346	0.29 378	0.40 393	0.29 378	0.40 395	0.29 388	0.40 396	0.29 393	0.40 408	0.29 393	0.39 398	0.28 367	0.33 340	0.32 377	0.33 369	0.32 476	0.33 355	0.32 449

xx1	0.38 369	1.03 483	0.31 348	0.40 346	0.31 439	0.41 412	0.28 363	0.40 395	0.29 388	0.40 396	0.29 393	0.40 408	0.29 393	0.40 401	0.29 385	0.34 345	0.33 390	0.34 379	0.32 476	0.34 360	0.32 449

HCRNet	1.22 692	7.11 818	3.00 807	3.55 774	0.33 466	0.29 333	0.14 264	0.19 273	0.15 283	0.33 362	0.29 393	0.25 322	0.14 275	0.22 298	0.33 461	3.64 809	3.00 808	0.76 609	0.32 476	0.18 276	0.13 247

ww	0.47 468	0.52 351	0.38 396	0.56 471	0.37 493	0.56 552	0.38 497	0.56 549	0.37 502	0.56 556	0.77 639	0.56 561	0.37 498	0.57 559	0.37 494	0.49 477	0.33 390	0.49 544	0.33 488	0.49 517	0.33 458

MGW-Stereo-1	0.34 332	0.52 351	0.19 253	0.30 281	0.19 313	0.29 333	0.38 497	0.29 333	0.19 318	0.30 341	0.19 323	0.29 344	0.37 498	0.57 559	0.19 315	0.49 477	0.33 390	0.49 544	0.33 488	0.49 517	0.33 458

depthmonostereo	0.44 428	0.85 423	0.46 472	0.54 463	0.40 513	0.52 541	0.38 497	0.52 540	0.35 489	0.47 497	0.34 481	0.46 500	0.34 482	0.47 502	0.34 476	0.45 450	0.43 483	0.41 492	0.33 488	0.41 476	0.32 449

DVStereo	0.43 415	0.86 425	0.48 488	0.50 444	0.33 466	0.46 497	0.33 457	0.46 493	0.33 473	0.46 491	0.33 473	0.47 507	0.33 475	0.47 502	0.34 476	0.45 450	0.42 478	0.40 474	0.33 488	0.47 510	0.38 494

GCST	0.50 484	2.08 662	0.38 396	0.53 460	0.35 482	0.49 516	0.35 477	0.50 521	0.35 489	0.49 514	0.35 490	0.49 521	0.35 489	0.49 519	0.35 480	0.48 474	0.37 439	0.45 516	0.33 488	0.44 486	0.33 458

LL-Strereo2	0.48 475	1.73 606	0.51 508	0.59 478	0.34 478	0.42 433	0.33 457	0.40 395	0.31 451	0.42 427	0.33 473	0.42 441	0.31 455	0.44 473	0.39 512	0.60 518	0.51 525	0.44 511	0.33 488	0.44 486	0.33 458

quiztm	0.43 415	0.49 336	0.40 441	0.51 455	0.40 513	0.51 537	0.40 514	0.50 521	0.40 523	0.50 527	0.40 520	0.51 546	0.40 517	0.50 527	0.40 515	0.44 420	0.34 421	0.44 511	0.34 494	0.44 486	0.34 467

GEAStereo	0.62 517	3.91 759	0.48 488	0.69 503	0.38 501	0.51 537	0.38 497	0.51 535	0.38 507	0.53 544	0.38 507	0.50 535	0.38 504	0.51 537	0.38 498	0.54 500	0.43 483	0.46 521	0.34 494	0.46 496	0.34 467

GSStereo	0.81 572	4.28 769	0.50 501	0.59 478	0.40 513	0.51 537	0.38 497	0.50 521	0.38 507	0.50 527	0.38 507	0.50 535	3.79 841	0.50 527	0.38 498	0.54 500	0.43 483	0.46 521	0.34 494	0.46 496	0.35 478

GS-Stereo							0.38 497	0.50 521	0.38 507	0.50 527	0.38 507	0.50 535	3.79 841	0.50 527	0.38 498	0.54 500	0.43 483	0.46 521	0.34 494	0.46 496	0.35 478

gasm-f	0.62 517	3.91 759	0.48 488	0.69 503	0.38 501	0.51 537	0.38 497	0.51 535	0.38 507	0.53 544	0.38 507	0.50 535	0.38 504	0.51 537	0.38 498	0.54 500	0.43 483	0.46 521	0.34 494	0.46 496	0.34 467

252Zero-FE	0.45 451	0.50 341	0.36 389	0.50 444	0.36 488	0.50 525	0.36 484	0.50 521	0.36 500	0.49 514	0.36 495	0.49 521	0.36 493	0.54 549	0.41 523	0.45 450	0.34 421	0.45 516	0.34 494	0.55 540	0.75 622

GASTEREO	0.48 475	1.21 555	0.47 480	0.57 473	0.38 501	0.50 525	0.38 497	0.50 521	0.38 507	0.50 527	0.38 507	0.50 535	0.38 504	0.50 527	0.38 498	0.52 495	0.42 478	0.46 521	0.34 494	0.46 496	0.34 467

SCV_C0	0.45 451	0.88 430	0.49 495	0.54 463	0.37 493	0.48 507	0.37 490	0.48 504	0.37 502	0.48 504	0.36 495	0.48 514	0.37 498	0.49 519	0.37 494	0.50 487	0.41 468	0.44 511	0.34 494	0.44 486	0.34 467

SCV	0.46 460	0.94 450	0.45 466	0.54 463	0.37 493	0.48 507	0.38 497	0.48 504	0.37 502	0.48 504	0.39 517	0.48 514	0.37 498	0.49 519	0.37 494	0.50 487	0.46 494	0.44 511	0.34 494	0.44 486	0.34 467

UGAM	0.51 489	2.23 677	0.39 408	0.54 463	0.35 482	0.50 525	0.35 477	0.49 512	0.35 489	0.49 514	0.35 490	0.49 521	0.36 493	0.50 527	0.36 484	0.49 477	0.37 439	0.45 516	0.34 494	0.45 491	0.34 467

H2IRNET	0.34 332	0.34 254	0.34 376	0.34 309	0.34 478	0.34 360	0.34 472	0.34 357	0.34 484	0.34 365	0.34 481	0.34 372	0.34 482	0.34 369	0.34 476	0.34 345	0.34 421	0.34 379	0.34 494	0.34 360	0.34 467

Selective-IGEV	0.51 489	0.55 364	0.45 466	0.69 503	0.45 542	0.61 564	0.45 540	0.50 521	0.40 523	0.56 556	0.44 544	0.55 558	0.40 517	0.72 586	0.67 597	0.59 516	0.46 494	0.45 516	0.34 494	0.46 496	0.37 487

CFNet_RVC	2.38 794	8.71 829	0.38 396	9.33 844	0.42 533	0.56 552	0.42 530	0.60 561	0.38 507	0.62 571	0.42 539	0.56 561	7.29 861	0.62 567	0.42 531	0.53 498	0.37 439	0.49 544	0.34 494	8.30 857	6.87 858

UGAM-zero	0.51 489	2.17 672	0.39 408	0.53 460	0.36 488	0.50 525	0.36 484	0.50 521	0.36 500	0.49 514	0.36 495	0.50 535	0.35 489	0.50 527	0.36 484	0.49 477	0.37 439	0.47 531	0.35 507	0.46 496	0.34 467

RSM	0.36 353	0.36 262	0.43 462	0.37 320	0.42 533	0.49 516	0.42 530	0.37 372	0.28 378	0.36 373	0.29 393	0.36 379	0.30 403	0.37 386	0.28 367	0.34 345	0.31 371	0.34 379	0.35 507	0.40 465	0.29 417

Former-RAFT_DAM_RVC	0.49 481	0.98 455	0.64 546	0.84 534	0.46 544	0.45 490	0.35 477	0.47 499	0.47 557	0.45 485	0.34 481	0.46 500	0.48 560	0.46 498	0.35 480	0.39 388	0.71 587	0.39 461	0.35 507	0.41 476	0.41 513

CASnet	0.35 344	0.51 349	0.44 464	0.32 298	0.31 439	0.24 304	0.34 472	0.36 364	0.25 351	0.31 351	0.37 502	0.30 351	0.33 475	0.25 320	0.45 540	0.37 361	0.37 439	0.33 369	0.35 507	0.34 360	0.37 487
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CES	0.39 383	0.47 328	0.36 389	0.36 317	0.37 493	0.45 490	0.35 477	0.35 360	0.40 523	0.36 373	0.44 544	0.47 507	0.36 493	0.44 473	0.36 484	0.37 361	0.39 454	0.44 511	0.35 507	0.37 389	0.36 481

ETE_ROB	0.35 344	0.35 256	0.35 387	0.35 313	0.35 482	0.35 364	0.35 477	0.35 360	0.35 489	0.35 369	0.35 490	0.35 374	0.35 489	0.35 372	0.35 480	0.35 353	0.35 428	0.35 395	0.35 507	0.35 373	0.35 478

Pro-Stereo	0.79 564	0.53 357	0.38 396	0.49 407	0.38 501	0.49 516	0.37 490	0.49 512	0.67 605	0.50 527	0.38 507	1.10 657	0.38 504	0.49 519	0.38 498	0.71 548	0.88 609	5.98 859	0.36 513	0.46 496	0.36 481

iRaftStereo_RVC	0.97 613	3.17 734	2.30 792	2.42 730	0.38 501	0.54 549	0.38 497	0.54 545	0.38 507	0.54 550	0.38 507	0.54 554	0.38 504	0.54 549	0.38 498	2.38 779	2.34 796	0.49 544	0.36 513	0.49 517	0.36 481

DMCA	0.36 353	0.38 269	0.37 394	0.35 313	0.35 482	0.36 368	0.36 484	0.36 364	0.35 489	0.35 369	0.37 502	0.36 379	0.36 493	0.35 372	0.36 484	0.36 358	0.36 434	0.35 395	0.36 513	0.36 384	0.36 481

416test1013	0.49 481	0.80 414	0.33 362	0.67 497	0.33 466	0.48 507	0.41 523	0.48 504	0.39 520	0.48 504	0.93 662	0.52 548	0.32 463	0.52 542	0.38 498	0.49 477	0.51 525	0.53 563	0.37 516	0.51 530	0.36 481

MSCF	0.51 489	1.40 580	0.49 495	0.58 475	0.38 501	0.50 525	0.38 497	0.54 545	0.41 533	0.52 541	0.41 528	0.53 550	0.42 535	0.53 546	0.41 523	0.60 518	0.47 502	0.48 539	0.37 516	0.48 514	0.38 494

LG-Stereo_L1	0.47 468	0.52 351	0.47 480	0.62 484	0.39 511	0.53 544	0.40 514	0.53 542	0.39 520	0.53 544	0.39 517	0.53 550	0.39 516	0.53 546	0.39 512	0.55 506	0.46 494	0.49 544	0.37 516	0.49 517	0.37 487

LG-Stereo_Zeroshot	0.48 475	0.55 364	0.47 480	0.63 486	0.41 523	0.56 552	0.44 534	0.56 549	0.41 533	0.56 556	0.41 528	0.57 565	0.42 535	0.56 554	0.41 523	0.55 506	0.43 483	0.51 557	0.37 516	0.51 530	0.37 487

LG-Stereo	0.60 507	0.58 372	0.47 480	0.64 491	0.74 617	1.00 621	0.69 609	0.57 553	0.41 533	0.57 560	0.41 528	0.57 565	0.41 529	1.00 634	0.75 632	0.91 589	0.51 525	0.52 560	0.37 516	0.52 534	0.37 487

mms	0.40 389	0.45 319	0.35 387	0.48 400	0.36 488	0.47 502	0.34 472	0.45 489	0.38 507	0.47 497	0.33 473	0.45 496	0.32 463	0.45 493	0.32 449	0.39 388	0.38 447	0.38 417	0.37 516	0.39 451	0.39 501

fffy	0.38 369	0.43 307	0.33 362	0.46 387	0.33 466	0.45 490	0.32 446	0.45 489	0.32 463	0.45 485	0.32 464	0.45 496	0.33 475	0.45 493	0.32 449	0.38 375	0.38 447	0.38 417	0.37 516	0.37 389	0.36 481

PAM	0.39 383	1.88 646	0.34 376	0.37 320	0.41 523	0.45 490	0.22 320	0.28 328	0.23 341	0.28 333	0.24 354	0.29 344	0.23 347	0.29 345	0.23 339	0.38 375	0.32 377	0.38 417	0.37 516	0.32 348	0.22 317

WAO-8	0.38 369	0.38 269	0.38 396	0.38 323	0.38 501	0.38 384	0.38 497	0.38 381	0.38 507	0.38 382	0.38 507	0.38 393	0.38 504	0.38 390	0.38 498	0.38 375	0.38 447	0.38 417	0.37 516	0.38 402	0.38 494

Venus	0.38 369	0.38 269	0.38 396	0.38 323	0.38 501	0.37 377	0.38 497	0.37 372	0.37 502	0.41 413	0.37 502	0.39 398	0.37 498	0.38 390	0.38 498	0.37 361	0.38 447	0.38 417	0.37 516	0.37 389	0.38 494

GMOStereo	0.37 363	0.45 319	0.23 290	0.30 281	0.37 493	0.41 412	0.36 484	0.41 414	0.35 489	0.43 434	0.36 495	0.41 423	0.40 517	0.41 421	0.36 484	0.34 345	0.22 303	0.47 531	0.37 516	0.39 451	0.33 458

error version	0.93 608	4.47 772	2.35 793	1.99 699	0.37 493	0.41 412	0.36 484	0.41 414	0.35 489	0.43 434	0.36 495	0.41 423	0.40 517	0.41 421	0.36 484	1.87 729	2.16 792	0.47 531	0.37 516	0.39 451	0.33 458

test_1	0.93 608	4.47 772	2.35 793	1.99 699	0.37 493	0.41 412	0.36 484	0.41 414	0.35 489	0.43 434	0.36 495	0.41 423	0.40 517	0.41 421	0.36 484	1.87 729	2.16 792	0.47 531	0.37 516	0.39 451	0.33 458

XPNet_ROB	0.37 363	0.37 265	0.37 394	0.37 320	0.37 493	0.37 377	0.37 490	0.37 372	0.37 502	0.37 380	0.37 502	0.37 390	0.37 498	0.37 386	0.37 494	0.37 361	0.37 439	0.37 409	0.37 516	0.37 389	0.37 487

PhaseNet	1.74 723	6.34 816	4.81 834	6.77 831	0.24 346	0.80 594	0.53 572	0.48 504	0.22 334	0.53 544	0.28 378	0.48 514	0.25 355	0.40 401	0.32 449	6.39 847	4.61 834	0.46 521	0.38 530	0.25 316	0.18 297

WAO-7	0.38 369	0.38 269	0.38 396	0.38 323	0.38 501	0.38 384	0.38 497	0.38 381	0.38 507	0.38 382	0.38 507	0.38 393	0.38 504	0.38 390	0.38 498	0.38 375	0.38 447	0.38 417	0.38 530	0.38 402	0.38 494

HanzoNet	0.39 383	0.38 269	0.40 441	0.39 333	0.41 523	0.38 384	0.38 497	0.38 381	0.38 507	0.39 389	0.39 517	0.38 393	0.38 504	0.39 398	0.40 515	0.38 375	0.38 447	0.40 474	0.38 530	0.38 402	0.40 504

IMH	0.38 369	0.38 269	0.38 396	0.38 323	0.38 501	0.38 384	0.38 497	0.38 381	0.38 507	0.42 427	0.38 507	0.40 408	0.38 504	0.38 390	0.38 498	0.38 375	0.38 447	0.39 461	0.38 530	0.38 402	0.38 494

NBS	0.39 383	0.68 388	0.36 389	0.38 323	0.36 488	0.38 384	0.39 513	0.39 386	0.39 520	0.37 380	0.35 490	0.37 390	0.38 504	0.37 386	0.38 498	0.39 388	0.36 434	0.36 405	0.39 534	0.38 402	0.38 494

GCAP-Stereo	0.75 553	4.15 766	0.42 460	0.75 522	0.35 482	0.78 589	0.40 514	0.79 592	0.38 507	0.78 601	0.36 495	0.78 602	0.36 493	0.79 596	0.39 512	0.75 564	0.39 454	0.76 609	0.39 534	0.75 578	0.39 501

GStereo	0.75 553	2.98 728	1.68 739	0.69 503	0.39 511	0.72 582	0.41 523	0.72 585	0.34 484	0.73 591	0.41 528	0.72 592	0.49 566	0.74 591	0.47 552	0.69 541	0.48 508	0.74 605	0.40 536	0.69 566	0.44 526

DNS	0.86 593	2.43 696	1.66 738	2.03 701	0.42 533	0.60 562	0.42 530	0.60 561	0.42 541	0.60 565	0.42 539	0.60 570	0.42 535	0.60 565	0.42 531	1.97 739	1.63 748	0.55 569	0.40 536	0.55 540	0.40 504

PointNet	0.60 507	0.75 402	0.49 495	0.79 525	0.50 564	0.79 592	0.49 561	0.79 592	0.49 566	0.80 604	0.49 569	0.79 604	0.49 566	0.80 598	0.49 561	0.63 531	0.40 458	0.63 580	0.40 536	0.63 554	0.40 504

ccccc	0.41 397	0.44 310	0.34 376	0.48 400	0.35 482	0.48 507	0.35 477	0.51 535	0.35 489	0.47 497	0.35 490	0.47 507	0.34 482	0.47 502	0.35 480	0.41 404	0.40 458	0.40 474	0.40 536	0.41 476	0.39 501

knoymous	0.40 389	0.40 280	0.40 441	0.40 346	0.40 513	0.40 393	0.40 514	0.40 395	0.40 523	0.40 396	0.40 520	0.40 408	0.40 517	0.40 401	0.40 515	0.40 396	0.40 458	0.40 474	0.40 536	0.40 465	0.40 504

anonymousa	0.40 389	0.40 280	0.40 441	0.40 346	0.40 513	0.40 393	0.40 514	0.40 395	0.40 523	0.40 396	0.40 520	0.40 408	0.40 517	0.40 401	0.40 515	0.40 396	0.40 458	0.40 474	0.40 536	0.40 465	0.40 504

riskmin	0.40 389	0.40 280	0.40 441	0.40 346	0.40 513	0.40 393	0.40 514	0.40 395	0.40 523	0.40 396	0.40 520	0.40 408	0.40 517	0.40 401	0.40 515	0.40 396	0.40 458	0.40 474	0.40 536	0.40 465	0.40 504

Anonymous_2	0.40 389	0.40 280	0.40 441	0.40 346	0.40 513	0.40 393	0.40 514	0.40 395	0.40 523	0.40 396	0.40 520	0.40 408	0.40 517	0.40 401	0.40 515	0.40 396	0.40 458	0.40 474	0.40 536	0.40 465	0.40 504

Anonymous_1	0.40 389	0.40 280	0.40 441	0.40 346	0.40 513	0.40 393	0.40 514	0.40 395	0.40 523	0.40 396	0.40 520	0.40 408	0.40 517	0.40 401	0.40 515	0.40 396	0.40 458	0.40 474	0.40 536	0.40 465	0.40 504

AdaStereo	0.40 389	0.40 280	0.40 441	0.40 346	0.40 513	0.40 393	0.40 514	0.40 395	0.40 523	0.40 396	0.40 520	0.40 408	0.40 517	0.40 401	0.40 515	0.40 396	0.40 458	0.40 474	0.40 536	0.40 465	0.40 504
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
fffft	0.48 475	0.51 349	0.45 466	0.52 458	0.45 542	0.52 541	0.45 540	0.52 540	0.48 564	0.53 544	0.45 549	0.52 548	0.45 546	0.52 542	0.46 544	0.51 493	0.41 468	0.50 552	0.41 546	0.50 524	0.41 513
1: 1. 1
AIO-Stereo-zeroshot1	0.75 553	0.92 444	0.85 599	0.96 559	0.59 581	1.27 706	0.44 534	0.59 559	0.69 616	0.91 618	0.68 613	0.55 558	0.61 594	1.06 652	0.83 645	0.62 527	0.70 583	0.90 629	0.41 546	0.89 605	0.56 577

GwcNet-ADL	0.41 397	0.41 293	0.41 455	0.41 361	0.41 523	0.41 412	0.41 523	0.41 414	0.41 533	0.41 413	0.41 528	0.41 423	0.41 529	0.41 421	0.41 523	0.41 404	0.41 468	0.41 492	0.41 546	0.41 476	0.41 513

PSMNet-ADL	0.41 397	0.41 293	0.41 455	0.41 361	0.41 523	0.41 412	0.41 523	0.41 414	0.41 533	0.41 413	0.41 528	0.41 423	0.41 529	0.41 421	0.41 523	0.41 404	0.41 468	0.41 492	0.41 546	0.41 476	0.41 513

GANet-ADL	0.41 397	0.41 293	0.41 455	0.41 361	0.41 523	0.41 412	0.41 523	0.41 414	0.41 533	0.41 413	0.41 528	0.41 423	0.41 529	0.41 421	0.41 523	0.41 404	0.41 468	0.41 492	0.41 546	0.41 476	0.41 513

ADLNet2	0.41 397	0.41 293	0.41 455	0.41 361	0.41 523	0.41 412	0.41 523	0.41 414	0.41 533	0.41 413	0.41 528	0.41 423	0.41 529	0.41 421	0.41 523	0.41 404	0.41 468	0.41 492	0.41 546	0.41 476	0.41 513

ADLNet	0.41 397	0.41 293	0.41 455	0.41 361	0.41 523	0.41 412	0.41 523	0.41 414	0.41 533	0.41 413	0.41 528	0.41 423	0.41 529	0.41 421	0.41 523	0.41 404	0.41 468	0.41 492	0.41 546	0.41 476	0.41 513

FC-DCNN	1.07 633	1.09 493	0.98 613	0.89 540	0.52 571	1.41 727	0.91 648	1.21 702	1.24 752	1.96 754	2.05 825	1.91 755	1.30 744	1.27 719	1.08 678	0.80 573	0.60 553	0.58 573	0.41 546	0.68 562	0.54 566

FAST (zero-shot)	0.87 597	1.55 586	0.42 460	1.57 672	0.42 533	1.62 739	0.45 540	1.59 733	0.42 541	1.66 744	0.44 544	1.62 744	0.42 535	1.59 738	0.42 531	0.64 533	0.43 483	0.64 582	0.42 554	0.67 560	0.46 532

DN	0.53 495	0.85 423	0.45 466	0.65 492	0.44 538	0.60 562	0.44 534	0.60 561	0.44 546	0.60 565	0.45 549	0.60 570	0.44 542	0.60 565	0.44 537	0.56 510	0.42 478	0.56 570	0.42 554	0.56 543	0.42 520

FSD	0.61 514	0.59 375	0.50 501	2.58 737	0.44 538	0.56 552	0.44 534	0.55 548	0.44 546	0.56 556	0.44 544	0.56 561	0.44 542	0.56 554	0.46 544	0.61 522	0.42 478	0.52 560	0.42 554	0.52 534	0.51 558

MWDA-net	0.67 531	0.66 386	0.45 466	2.84 745	0.46 544	0.73 584	0.45 540	0.71 581	0.44 546	0.72 587	0.45 549	0.70 588	0.45 546	0.70 582	0.44 537	0.61 522	0.41 468	0.61 577	0.43 557	0.61 552	0.42 520

DispNO	1.00 616	0.63 383	0.43 462	3.45 768	0.44 538	0.65 570	0.43 533	0.64 569	0.43 543	0.64 575	0.43 542	0.64 577	3.03 819	0.64 573	0.43 536	4.55 820	0.43 483	0.63 580	0.43 557	0.63 554	0.43 523

test-3	0.98 615	4.13 765	1.85 759	1.85 688	0.61 589	0.69 575	0.37 490	0.63 567	0.61 595	0.66 579	0.51 579	0.73 596	0.44 542	0.57 559	0.54 575	1.68 721	1.81 761	0.40 474	0.43 557	0.66 557	0.50 551

GeoAtt-L (ZS)	0.60 507	0.70 392	0.51 508	0.75 522	0.46 544	0.72 582	0.46 544	0.76 589	0.46 551	0.72 587	0.46 553	0.72 592	0.46 550	0.72 586	0.46 544	0.75 564	0.51 525	0.70 597	0.45 560	0.69 566	0.45 529

PAM_32	0.64 521	2.38 692	0.51 508	0.92 547	0.43 537	0.53 544	0.44 534	0.87 604	0.43 543	0.52 541	0.45 549	0.53 550	0.40 517	0.54 549	0.46 544	0.62 527	0.56 538	0.48 539	0.45 560	0.76 581	0.44 526

Occ-G	1.12 639	0.52 351	3.72 829	3.50 772	0.50 564	0.56 552	0.47 550	0.54 545	0.46 551	0.54 550	0.41 528	0.54 554	0.42 535	0.52 542	0.42 531	3.42 808	4.02 830	0.52 560	0.45 560	0.51 530	0.44 526

MonSter	0.60 507	0.64 385	0.52 512	0.62 484	0.44 538	2.07 759	0.44 534	0.62 566	0.44 546	0.62 571	0.44 544	0.62 575	0.44 542	0.62 567	0.44 537	0.58 513	0.42 478	0.62 578	0.46 563	0.58 549	0.42 520

otaku	0.46 460	0.46 323	0.46 472	0.46 387	0.46 544	0.46 497	0.46 544	0.46 493	0.46 551	0.46 491	0.46 553	0.46 500	0.46 550	0.46 498	0.46 544	0.46 462	0.46 494	0.46 521	0.46 563	0.46 496	0.46 532

Ntro	0.47 468	0.47 328	0.46 472	0.46 387	0.46 544	0.47 502	0.47 550	0.46 493	0.47 557	0.46 491	0.46 553	0.47 507	0.46 550	0.47 502	0.47 552	0.47 469	0.46 494	0.46 521	0.46 563	0.46 496	0.46 532

UNDER WATER	0.47 468	0.47 328	0.47 480	0.47 394	0.47 552	0.47 502	0.47 550	0.47 499	0.47 557	0.47 497	0.47 562	0.47 507	0.46 550	0.47 502	0.47 552	0.47 469	0.47 502	0.47 531	0.46 563	0.47 510	0.47 540

Dean	0.46 460	0.46 323	0.46 472	0.46 387	0.46 544	0.46 497	0.46 544	0.46 493	0.46 551	0.47 497	0.46 553	0.46 500	0.46 550	0.46 498	0.46 544	0.46 462	0.46 494	0.46 521	0.46 563	0.46 496	0.46 532

ACVNet_1	0.46 460	0.47 328	0.46 472	0.46 387	0.46 544	0.46 497	0.46 544	0.46 493	0.47 557	0.46 491	0.46 553	0.46 500	0.46 550	0.46 498	0.46 544	0.46 462	0.46 494	0.47 531	0.46 563	0.46 496	0.46 532

ACVNet-4b	0.46 460	0.46 323	0.46 472	0.46 387	0.46 544	0.46 497	0.46 544	0.46 493	0.46 551	0.46 491	0.46 553	0.46 500	0.46 550	0.47 502	0.46 544	0.46 462	0.46 494	0.46 521	0.46 563	0.46 496	0.46 532

DStereoFS	0.32 325	0.33 253	0.32 357	0.33 302	0.30 390	0.32 356	0.32 446	0.32 350	0.31 451	0.30 341	0.31 453	0.31 358	0.30 403	0.32 360	0.32 449	0.32 334	0.31 371	0.30 352	0.47 570	0.32 348	0.34 467

AIO-test2	0.55 500	0.59 375	0.52 512	0.67 497	0.47 552	0.61 564	0.47 550	0.61 565	0.47 557	0.61 567	0.47 562	0.61 573	0.48 560	0.62 567	0.47 552	0.64 533	0.53 533	0.58 573	0.47 570	0.58 549	0.48 542

HaxPig	0.47 468	0.47 328	0.47 480	0.49 407	0.47 552	0.47 502	0.47 550	0.47 499	0.47 557	0.47 497	0.47 562	0.47 507	0.47 559	0.47 502	0.47 552	0.47 469	0.47 502	0.47 531	0.47 570	0.47 510	0.48 542

LVE	0.47 468	0.47 328	0.47 480	0.47 394	0.49 560	0.47 502	0.47 550	0.47 499	0.49 566	0.47 497	0.47 562	0.47 507	0.46 550	0.47 502	0.47 552	0.47 469	0.47 502	0.48 539	0.47 570	0.47 510	0.47 540

S	0.56 503	0.61 382	0.54 517	0.68 502	0.48 556	0.65 570	0.49 561	0.63 567	0.49 566	0.64 575	0.49 569	0.64 577	0.48 560	0.62 567	0.49 561	0.63 531	0.62 559	0.59 576	0.48 574	0.57 546	0.48 542

AIO-test1	0.54 496	0.60 380	0.52 512	0.66 496	0.47 552	0.61 564	0.47 550	0.58 556	0.46 551	0.61 567	0.46 553	0.61 573	0.45 546	0.62 567	0.45 540	0.61 522	0.52 529	0.57 571	0.48 574	0.57 546	0.48 542

RainbowNet	0.48 475	0.48 334	0.48 488	0.48 400	0.48 556	0.48 507	0.48 559	0.48 504	0.48 564	0.48 504	0.48 566	0.48 514	0.48 560	0.48 512	0.48 559	0.48 474	0.48 508	0.48 539	0.48 574	0.48 514	0.48 542

notaker	0.48 475	0.49 336	0.48 488	0.48 400	0.48 556	0.48 507	0.48 559	0.48 504	0.49 566	0.48 504	0.48 566	0.48 514	0.48 560	0.48 512	0.48 559	0.48 474	0.48 508	0.48 539	0.48 574	0.48 514	0.49 548

MyStereo8	0.71 542	3.92 761	0.52 512	0.59 478	0.52 571	0.57 559	0.53 572	0.59 559	0.50 571	0.59 564	0.51 579	0.57 565	0.50 571	0.56 554	0.52 571	0.54 500	0.49 512	0.54 566	0.49 578	0.55 540	0.50 551

ACVNet_2	0.49 481	0.49 336	0.49 495	0.49 407	0.49 560	0.49 516	0.49 561	0.49 512	0.49 566	0.49 514	0.49 569	0.49 521	0.49 566	0.49 519	0.49 561	0.49 477	0.49 512	0.49 544	0.49 578	0.49 517	0.49 548

FoundationStereo	0.50 484	0.50 341	0.50 501	0.50 444	0.50 564	0.50 525	0.50 565	0.50 521	0.50 571	0.50 527	0.50 573	0.50 535	0.50 571	0.50 527	0.50 564	0.50 487	0.50 520	0.50 552	0.50 580	0.50 524	0.50 551

StereoAnything_RVC	0.50 484	0.50 341	0.50 501	0.50 444	0.50 564	0.50 525	0.50 565	0.50 521	0.50 571	0.50 527	0.50 573	0.50 535	0.50 571	0.50 527	0.50 564	0.50 487	0.50 520	0.50 552	0.50 580	0.50 524	0.50 551

dual_stereo	0.50 484	0.50 341	0.50 501	0.50 444	0.50 564	0.50 525	0.50 565	0.50 521	0.50 571	0.50 527	0.50 573	0.50 535	0.50 571	0.50 527	0.50 564	0.50 487	0.50 520	0.50 552	0.50 580	0.50 524	0.50 551

SANet	0.50 484	0.50 341	0.50 501	0.50 444	0.50 564	0.50 525	0.50 565	0.50 521	0.50 571	0.50 527	0.50 573	0.50 535	0.50 571	0.50 527	0.50 564	0.50 487	0.50 520	0.50 552	0.50 580	0.50 524	0.50 551

zero-FE	0.72 545	1.31 569	0.66 552	0.92 547	0.60 583	0.82 600	0.58 580	0.82 601	0.58 586	0.81 607	0.60 594	0.81 609	0.60 591	0.82 602	0.58 581	0.74 563	0.59 550	0.73 600	0.52 584	0.76 581	0.51 558

WCG-NET	0.61 514	1.21 555	0.54 517	0.61 483	0.53 574	0.67 573	0.53 572	0.66 573	0.53 580	0.64 575	0.53 582	0.65 581	0.53 578	0.59 563	0.52 571	0.65 535	0.48 508	0.64 582	0.52 584	0.58 549	0.50 551

Anonymus	0.47 468	0.73 397	0.46 472	0.43 378	0.54 577	0.53 544	0.27 352	0.39 386	0.35 489	0.33 362	0.40 520	0.33 367	0.38 504	0.53 546	0.54 575	0.56 510	0.36 434	0.49 544	0.53 586	0.66 557	0.54 566

MGA	0.73 549	0.76 405	0.60 531	0.92 547	1.17 691	0.81 597	0.59 584	0.84 602	0.62 596	0.81 607	0.59 592	0.84 613	0.60 591	0.81 601	0.61 588	0.71 548	0.53 533	0.89 628	0.53 586	0.75 578	0.54 566

monster-pro	0.75 553	1.67 598	0.64 546	0.89 540	0.57 580	0.86 606	0.56 577	0.87 604	0.56 583	0.87 613	0.57 588	0.88 616	0.57 584	0.87 613	0.57 579	0.79 571	0.58 544	0.76 609	0.54 588	0.77 583	0.54 566

PSMNet_ROB	0.54 496	0.54 361	0.54 517	0.54 463	0.53 574	0.54 549	0.54 575	0.53 542	0.54 582	0.54 550	0.54 584	0.54 554	0.53 578	0.54 549	0.54 575	0.54 500	0.53 533	0.54 566	0.54 588	0.54 539	0.54 566

FlowAnything_test	1.02 628	1.72 601	0.71 573	1.59 674	0.70 610	1.61 737	0.69 609	1.61 735	0.70 624	1.60 736	0.70 622	1.61 743	0.69 615	1.61 741	0.70 622	0.81 577	0.58 544	0.81 618	0.55 590	0.81 593	0.56 577

MyStereo06	0.75 553	4.12 763	0.60 531	0.63 486	0.61 589	0.62 567	0.66 592	0.56 549	0.45 550	0.55 554	0.48 566	0.54 554	0.46 550	0.57 559	0.45 540	0.60 518	0.57 540	0.64 582	0.55 590	0.72 573	0.55 574

MyStereo05	0.80 567	4.12 763	0.63 543	0.63 486	0.61 589	0.62 567	0.66 592	0.65 570	0.62 596	0.67 581	0.61 598	0.65 581	0.58 587	0.67 577	0.55 578	0.60 518	0.57 540	0.64 582	0.55 590	0.72 573	0.55 574

anonymity	0.63 519	0.69 389	0.56 521	0.71 512	0.56 578	0.71 580	0.56 577	0.71 581	0.56 583	0.72 587	0.56 587	0.71 589	0.56 582	0.71 584	0.58 581	0.68 540	0.55 536	0.68 589	0.55 590	0.68 562	0.54 566

MWSP-net	0.96 612	0.75 402	0.49 495	4.84 813	0.48 556	1.28 708	0.52 570	1.20 656	0.51 578	1.14 661	0.70 622	1.00 633	0.56 582	0.90 618	0.69 613	0.76 567	0.60 553	0.95 645	0.56 594	0.73 576	0.45 529

FlowAnything	1.02 628	1.71 600	0.72 576	1.59 674	0.69 606	1.60 736	0.69 609	1.61 735	0.70 624	1.60 736	0.69 618	1.60 740	0.69 615	1.61 741	0.69 613	0.81 577	0.58 544	0.81 618	0.56 594	0.82 595	0.56 577

CASS	0.57 506	0.89 433	0.56 521	0.57 473	0.56 578	0.56 552	0.56 577	0.56 549	0.53 580	0.57 560	0.57 588	0.59 569	0.48 560	0.56 554	0.57 579	0.55 506	0.56 538	0.47 531	0.56 594	0.62 553	0.56 577
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
SE	0.64 521	0.73 397	0.77 586	0.79 525	0.59 581	0.78 589	0.54 575	0.58 556	0.58 586	0.78 601	0.59 592	0.63 576	0.18 316	0.78 595	0.52 571	0.80 573	0.65 565	0.69 592	0.57 597	0.75 578	0.52 560

StereoVision	3.15 815	5.00 782	0.89 600	4.83 812	1.00 660	3.93 822	1.27 746	6.37 857	1.34 757	5.67 857	1.26 751	5.84 858	1.27 741	5.03 854	1.24 748	5.10 838	1.09 641	4.61 838	0.57 597	5.62 846	1.12 680

DDUNet	0.81 572	2.45 697	0.57 525	0.90 542	0.60 583	0.88 608	0.59 584	0.90 609	0.60 592	0.88 615	0.60 594	0.90 620	0.58 587	0.88 615	0.60 586	0.84 584	0.60 553	0.86 626	0.57 597	0.86 600	0.60 582

STTRV1_RVC	0.82 577	1.60 591	0.70 569	1.01 571	0.60 583	1.07 643	0.69 609	1.01 633	0.60 592	0.72 587	0.55 585	1.02 648	0.68 608	1.03 650	0.67 597	0.89 588	0.63 561	0.92 635	0.57 597	0.90 608	0.65 595

UDG	0.80 567	2.21 676	0.60 531	0.91 544	0.60 583	0.90 611	0.58 580	0.88 608	0.60 592	0.90 616	0.60 594	0.88 616	0.60 591	0.90 618	0.58 581	0.86 586	0.60 553	0.84 624	0.59 601	0.84 598	0.61 583

AEACV	1.12 639	0.52 351	3.12 820	3.24 757	0.86 639	0.53 544	0.49 561	0.60 561	0.47 557	0.53 544	0.49 569	0.55 558	0.45 546	0.55 553	0.47 552	3.01 798	3.88 828	0.71 599	0.60 602	0.80 590	0.48 542

ARAFT	0.68 533	0.81 418	0.63 543	0.74 521	0.60 583	0.78 589	0.62 587	0.77 591	0.66 603	0.74 597	0.63 600	0.75 599	0.62 595	0.83 607	0.60 586	0.70 547	0.55 536	0.70 597	0.60 602	0.78 585	0.55 574

SMoEStereo_RVC	0.63 519	0.75 402	0.51 508	0.73 518	0.53 574	0.71 580	0.47 550	0.67 574	0.58 586	0.74 597	0.60 594	0.72 592	0.53 578	0.74 591	0.51 569	0.61 522	0.62 559	0.62 578	0.61 604	0.63 554	0.61 583

RAFT-Stereo + iAFF	0.70 539	0.72 396	0.71 573	0.80 529	0.62 594	0.82 600	0.61 586	0.81 598	0.62 596	0.81 607	0.63 600	0.80 606	0.70 619	0.73 589	0.61 588	0.76 567	0.61 558	0.74 605	0.61 604	0.77 583	0.61 583

WQFJA1++	0.84 584	0.98 455	0.67 556	1.26 645	0.75 619	1.00 621	0.67 596	1.00 622	0.67 605	1.00 628	0.67 607	1.00 633	0.67 603	1.00 634	0.67 597	0.96 600	0.67 568	0.91 632	0.63 606	0.92 612	0.63 587

WQFJX	0.85 590	1.00 465	0.68 564	1.30 653	0.75 619	1.01 631	0.68 601	1.01 633	0.68 611	1.01 641	0.68 613	1.03 650	0.68 608	1.02 648	0.67 597	0.97 602	0.67 568	0.93 639	0.63 606	0.94 621	0.63 587

NLMM1	0.86 593	0.98 455	0.69 566	1.48 668	0.75 619	1.01 631	0.69 609	1.00 622	0.69 616	1.00 628	0.70 622	1.00 633	0.68 608	1.01 644	0.67 597	0.97 602	0.68 574	0.92 635	0.63 606	0.93 617	0.63 587

NLMM	0.84 584	1.00 465	0.67 556	1.27 646	0.75 619	1.00 621	0.68 601	1.00 622	0.67 605	1.00 628	0.67 607	1.02 648	0.67 603	1.02 648	0.67 597	0.97 602	0.67 568	0.93 639	0.63 606	0.92 612	0.63 587

AFF-stereo	0.73 549	0.88 430	0.67 556	0.75 522	0.68 605	0.75 586	0.64 589	0.80 595	0.72 632	0.83 612	0.70 622	0.82 610	0.64 596	0.84 608	0.67 597	0.77 570	0.63 561	0.81 618	0.63 606	0.78 585	0.62 586

WQFJA1	0.85 590	0.98 455	0.67 556	1.29 651	0.76 624	1.01 631	0.67 596	1.02 638	0.67 605	1.02 645	0.67 607	1.01 644	0.67 603	1.01 644	0.68 605	0.99 607	0.67 568	0.93 639	0.64 611	0.92 612	0.65 595

WQFJX1	0.84 584	0.98 455	0.67 556	1.30 653	0.75 619	1.01 631	0.67 596	1.01 633	0.67 605	1.01 641	0.67 607	1.01 644	0.68 608	1.00 634	0.68 605	0.98 606	0.67 568	0.92 635	0.64 611	0.92 612	0.64 593

NLSM3	0.85 590	0.99 463	0.68 564	1.29 651	0.76 624	1.01 631	0.68 601	1.01 633	0.68 611	1.02 645	0.68 613	1.01 644	0.68 608	1.01 644	0.68 605	0.97 602	0.68 574	0.93 639	0.64 611	0.93 617	0.63 587

AdaDepth	0.86 593	0.93 448	0.71 573	1.01 571	1.07 675	1.02 637	0.71 619	1.00 622	0.71 629	1.01 641	0.71 628	1.00 633	0.72 625	1.14 663	0.71 624	0.92 592	0.64 563	0.90 629	0.64 611	0.89 605	0.69 604

noway5	1.92 732	4.97 780	1.95 781	2.31 721	1.68 777	2.21 771	1.68 782	2.21 775	1.69 787	2.22 783	1.68 789	2.21 774	1.68 770	2.21 776	1.68 786	2.18 757	1.87 776	1.71 759	0.65 615	0.85 599	0.72 614

plain	1.88 729	3.16 733	0.64 546	3.10 750	0.65 597	3.10 813	0.64 589	3.12 818	0.65 601	3.10 819	0.65 604	3.11 819	0.65 598	3.12 818	0.65 593	3.12 799	0.65 565	3.13 817	0.65 615	3.13 805	0.65 595

DSFCA	0.66 525	0.73 397	0.78 588	0.65 492	0.65 597	0.64 569	0.64 589	0.65 570	0.63 599	0.64 575	0.64 602	0.64 577	0.64 596	0.65 574	0.65 593	0.65 535	0.65 565	0.65 586	0.65 615	0.66 557	0.64 593

MLG-Stereo	0.92 603	0.90 437	0.84 598	1.27 646	0.49 560	1.38 723	0.88 643	1.41 727	0.97 672	0.73 591	1.09 686	1.26 715	0.43 540	0.72 586	1.05 676	1.13 629	0.49 512	1.18 676	0.66 618	1.01 633	0.46 532

ktn	0.72 545	0.53 357	1.08 633	1.14 584	0.51 570	1.22 702	1.36 754	0.51 535	0.59 591	0.51 537	0.51 579	0.69 585	1.20 690	0.67 577	0.51 569	0.51 493	0.49 512	0.58 573	0.66 618	0.52 534	0.53 563

KSHMR	0.66 525	0.50 341	0.48 488	1.15 587	0.52 571	0.49 516	0.51 569	0.49 512	0.71 629	0.67 581	0.50 573	1.16 665	1.11 678	0.66 575	0.52 571	0.49 477	0.49 512	0.51 557	0.66 618	0.50 524	1.14 685

PA-Net	11.80 859	223.51 890	0.62 539	0.59 478	0.71 612	0.59 561	0.73 623	0.67 574	0.73 635	0.55 554	0.61 598	0.60 570	0.74 627	0.63 572	0.73 627	0.66 537	0.60 553	0.69 592	0.66 618	0.72 573	0.65 595
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
WAFT-Stereo (ZS)	0.67 531	0.78 409	0.67 556	0.67 497	0.66 600	0.67 573	0.67 596	0.65 570	0.66 603	0.66 579	0.67 607	0.66 584	0.67 603	0.67 577	0.72 626	0.66 537	0.67 568	0.67 588	0.67 622	0.67 560	0.67 600

LMCR-Stereo	0.65 523	0.63 383	0.65 550	0.65 492	0.65 597	0.66 572	0.63 588	0.58 556	0.65 601	0.63 574	0.64 602	0.65 581	0.65 598	0.66 575	0.66 596	0.66 537	0.64 563	0.65 586	0.67 622	0.68 562	0.73 618

CAR	0.72 545	0.76 405	0.59 527	0.84 534	1.19 695	0.81 597	0.58 580	0.81 598	0.58 586	0.81 607	0.58 590	0.83 611	0.59 589	0.82 602	0.59 584	0.71 548	0.49 512	0.73 600	0.68 624	0.87 601	0.52 560

MSE-Stereo	0.72 545	0.76 405	0.59 527	0.84 534	1.19 695	0.81 597	0.58 580	0.81 598	0.58 586	0.81 607	0.58 590	0.83 611	0.59 589	0.82 602	0.59 584	0.71 548	0.49 512	0.73 600	0.68 624	0.87 601	0.52 560

R-Stereo Train	0.81 572	0.96 452	0.67 556	0.95 556	0.67 602	0.95 616	0.68 601	0.95 620	0.68 611	0.95 626	0.68 613	0.96 630	0.68 608	0.96 630	0.68 605	0.94 598	0.68 574	0.94 643	0.68 624	0.94 621	0.68 602

RAFT-Stereo	0.81 572	0.96 452	0.67 556	0.95 556	0.67 602	0.95 616	0.68 601	0.95 620	0.68 611	0.95 626	0.68 613	0.96 630	0.68 608	0.96 630	0.68 605	0.94 598	0.68 574	0.94 643	0.68 624	0.94 621	0.68 602
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
mm2	0.69 536	0.69 389	0.69 566	0.69 503	0.69 606	0.69 575	0.69 609	0.69 576	0.69 616	0.69 584	0.69 618	0.69 585	0.69 615	0.69 580	0.69 613	0.69 541	0.69 580	0.69 592	0.69 628	0.69 566	0.69 604

mm1	0.69 536	0.69 389	0.69 566	0.69 503	0.69 606	0.69 575	0.69 609	0.69 576	0.69 616	0.69 584	0.69 618	0.69 585	0.69 615	0.69 580	0.69 613	0.69 541	0.69 580	0.69 592	0.69 628	0.69 566	0.69 604

MoCha-V2	2.11 768	26.97 862	0.78 588	0.92 547	0.77 627	0.96 618	0.72 622	0.90 609	0.72 632	0.94 624	0.70 622	0.90 620	0.71 624	0.91 620	0.71 624	0.85 585	0.71 587	0.88 627	0.69 628	0.87 601	0.67 600

UniTT-Stereo	2.03 750	3.43 742	0.72 576	3.42 767	0.73 615	3.27 816	0.68 601	3.38 823	0.69 616	3.29 822	0.72 631	3.28 822	0.70 619	3.35 824	0.68 605	3.39 807	0.68 574	3.31 820	0.69 628	3.37 806	0.73 618

DCRE	0.84 584	1.89 647	0.77 586	0.94 554	0.72 614	0.88 608	0.73 623	0.87 604	0.78 639	0.90 616	0.71 628	0.88 616	0.67 603	0.88 615	0.73 627	0.81 577	0.68 574	0.81 618	0.70 632	0.82 595	0.70 607

DMCA-RVC	0.70 539	0.80 414	0.70 569	0.70 510	0.70 610	0.70 578	0.70 616	0.71 581	0.70 624	0.70 586	0.71 628	0.71 589	0.70 619	0.70 582	0.69 613	0.69 541	0.70 583	0.69 592	0.70 632	0.69 566	0.70 607

MSMD_ROB	1.19 643	1.10 497	0.70 569	1.10 578	0.60 583	1.10 647	0.70 616	1.10 643	0.70 624	1.10 651	0.70 622	1.10 657	0.70 619	7.00 863	0.70 622	1.10 622	0.70 583	1.10 663	0.70 632	1.10 639	0.70 607

Wavelet-MonSter	1.00 616	1.21 555	0.76 584	1.94 694	1.01 668	1.11 650	0.76 627	1.15 645	0.76 638	1.11 656	0.76 637	1.14 663	0.76 630	1.11 660	0.76 634	1.21 682	0.90 611	1.02 659	0.71 635	1.02 635	0.71 613

RSM++	0.76 559	0.82 420	0.66 552	0.85 538	0.64 595	0.85 604	0.71 619	0.94 618	0.64 600	0.87 613	0.67 607	0.87 615	0.65 598	0.84 608	0.65 593	0.81 577	0.70 583	0.79 613	0.71 635	0.83 597	0.70 607

DStereoRT	0.73 549	0.81 418	0.73 580	0.71 512	0.74 617	0.73 584	0.75 625	0.71 581	0.71 629	0.74 597	0.72 631	0.73 596	0.80 636	0.71 584	0.73 627	0.76 567	0.71 587	0.73 600	0.72 637	0.70 571	0.76 625

iGMRVC	0.84 584	2.85 725	0.72 576	0.72 514	0.73 615	0.77 587	0.79 630	0.73 586	0.74 637	0.73 591	0.72 631	0.73 596	0.76 630	0.73 589	0.73 627	0.72 556	0.73 590	0.73 600	0.72 637	0.73 576	0.72 614

Hybrid-DGEV	1.03 630	1.75 607	0.80 592	1.28 650	0.78 628	1.26 705	0.80 633	1.26 707	0.78 639	1.26 713	0.78 642	1.26 715	0.78 634	1.26 716	0.78 636	1.15 632	0.75 593	1.14 664	0.74 639	1.14 642	0.75 622

AIO-Stereo	0.84 584	0.66 386	0.70 569	0.83 533	0.67 602	0.98 619	0.82 640	1.14 644	0.72 632	1.03 647	0.74 635	1.03 650	1.09 677	0.99 632	0.45 540	1.04 616	0.73 590	0.95 645	0.74 639	0.94 621	0.46 532

TorneroNet-64	0.45 451	0.27 238	0.30 330	0.58 475	0.27 357	0.70 578	0.30 387	0.28 328	0.73 635	0.73 591	0.28 378	0.71 589	0.66 601	0.75 593	0.27 358	0.27 306	0.29 356	0.37 409	0.75 641	0.28 331	0.30 432

LiteMatch*	2.07 756	1.30 567	5.73 841	6.28 828	0.79 630	1.33 714	0.80 633	1.30 713	1.02 684	1.33 719	0.84 650	1.33 723	0.97 656	1.28 720	1.04 674	6.05 845	5.89 841	1.28 735	0.76 642	1.28 716	0.88 643

Hybrid-DGEV-03	1.07 633	1.83 635	0.83 596	1.34 658	0.81 635	1.32 713	0.81 637	1.31 714	0.81 648	1.31 716	0.82 648	1.32 722	0.82 640	1.32 722	0.81 643	1.19 634	0.77 596	1.19 678	0.76 642	1.19 657	0.77 627

Hybrid-DGEV-2	1.05 632	1.83 635	0.83 596	1.33 657	0.82 636	1.30 709	0.81 637	1.26 707	0.79 643	1.29 715	0.79 644	1.26 715	0.80 636	1.26 716	0.79 637	1.20 636	0.78 598	1.18 676	0.77 644	1.20 660	0.77 627

RAStereo	2.23 784	3.64 748	0.76 584	3.65 781	0.86 639	3.66 821	0.76 627	3.67 827	0.81 648	3.66 824	0.76 637	3.66 825	0.77 632	3.68 826	0.77 635	3.68 810	0.77 596	3.69 825	0.77 644	3.70 809	0.77 627

ToySt	0.92 603	2.11 666	0.90 603	0.95 556	0.79 630	0.99 620	0.78 629	0.94 618	0.81 648	0.94 624	0.78 642	0.95 629	0.77 632	0.94 626	0.86 647	0.91 589	0.79 600	0.85 625	0.77 644	0.89 605	0.73 618

HSM-Net_RVC	0.95 611	1.17 505	0.78 588	1.18 594	0.71 612	1.16 655	0.75 625	1.09 642	0.80 645	1.10 651	0.75 636	1.17 666	0.74 627	1.17 666	0.80 640	1.13 629	0.73 590	1.17 671	0.77 644	1.16 647	0.72 614
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
tt45	1.04 631	0.88 430	1.36 713	0.92 547	1.03 671	1.51 733	0.79 630	0.70 580	0.88 651	0.74 597	0.90 652	1.60 740	0.72 625	1.60 739	0.75 632	0.91 589	0.78 598	1.52 750	0.79 648	1.14 642	1.32 750

G-Net	0.79 564	0.79 411	0.79 591	0.79 525	0.79 630	0.79 592	0.79 630	0.79 592	0.79 643	0.79 603	0.79 644	0.79 604	0.79 635	0.79 596	0.79 637	0.79 571	0.79 600	0.79 613	0.79 648	0.79 587	0.79 630

test12345	1.57 713	3.40 740	2.65 799	3.62 779	0.91 646	1.31 711	0.90 646	1.31 714	0.90 653	1.31 716	0.90 652	1.31 720	0.90 644	1.31 721	0.90 650	3.27 802	2.43 798	1.17 671	0.80 650	1.17 652	0.82 636

vfmstereo	1.56 712	3.35 739	2.69 800	3.52 773	0.91 646	1.31 711	0.91 648	1.31 714	0.90 653	1.31 716	0.90 652	1.31 720	0.90 644	1.32 722	0.91 651	3.30 803	2.44 801	1.17 671	0.80 650	1.17 652	0.80 631

HBP-ISP	1.24 694	1.72 601	1.65 736	1.15 587	0.76 624	1.40 725	0.88 643	1.67 741	1.02 684	1.69 746	1.38 763	1.69 746	1.21 736	1.87 756	1.21 744	1.05 617	0.79 600	0.97 649	0.80 650	1.19 657	0.75 622

NaN_ROB	0.80 567	0.80 414	0.80 592	0.80 529	0.80 633	0.80 594	0.80 633	0.80 595	0.80 645	0.80 604	0.80 646	0.80 606	0.80 636	0.80 598	0.80 640	0.80 573	0.80 603	0.80 616	0.80 650	0.80 590	0.80 631

CSAN	0.80 567	0.80 414	0.80 592	0.80 529	0.80 633	0.80 594	0.80 633	0.80 595	0.80 645	0.80 604	0.80 646	0.80 606	0.80 636	0.80 598	0.80 640	0.80 573	0.80 603	0.80 616	0.80 650	0.80 590	0.80 631

vfm_20000	1.59 714	3.45 744	2.74 803	3.61 778	0.93 653	1.33 714	0.92 650	1.33 717	0.93 663	1.33 719	0.93 662	1.33 723	0.91 648	1.33 724	0.93 656	3.35 806	2.48 802	1.19 678	0.81 655	1.19 657	0.83 639

Selective-RAFT-Error	0.88 598	0.84 421	0.98 613	0.86 539	0.97 658	0.88 608	0.95 658	0.84 602	0.99 675	0.92 620	0.82 648	0.84 613	0.98 658	0.87 613	0.97 662	0.81 577	0.83 606	0.79 613	0.82 656	0.79 587	0.85 641

Selective-RAFT	0.89 600	0.89 433	0.72 576	1.16 592	0.78 628	1.06 640	0.82 640	0.87 604	0.97 672	1.00 628	0.91 657	0.90 620	1.00 659	0.89 617	0.93 656	0.83 582	0.83 606	0.82 622	0.82 656	0.81 593	0.82 636

DPSimNet_ROB	0.97 613	1.18 507	0.81 595	1.10 578	0.91 646	1.02 637	0.82 640	1.04 639	0.91 656	1.03 647	0.86 651	1.28 719	0.82 640	1.03 650	0.89 649	1.17 633	0.81 605	1.02 659	0.82 656	1.08 638	0.81 634

onlyftn100k	1.59 714	3.54 745	2.69 800	3.56 775	0.92 649	1.33 714	0.93 657	1.33 717	0.93 663	1.33 719	0.92 660	1.33 723	0.92 650	1.33 724	0.93 656	3.30 803	2.53 803	1.20 681	0.83 659	1.22 709	0.83 639

123456	1.60 717	3.43 742	2.70 802	3.59 776	0.94 655	1.34 717	0.92 650	1.34 719	0.94 667	1.34 724	0.93 662	1.34 726	0.92 650	1.34 726	0.93 656	3.31 805	2.70 805	1.20 681	0.83 659	1.20 660	0.81 634

MEA-ACV	1.66 719	0.87 427	0.61 537	11.81 855	1.35 750	1.50 732	0.71 619	1.23 705	0.92 661	1.13 660	0.96 667	1.69 746	0.70 619	1.23 715	1.16 692	1.54 715	1.20 658	1.58 752	0.85 661	1.12 640	0.95 657

AIO-Stereo-zeroshot	0.91 601	0.86 425	0.89 600	1.25 644	0.69 606	1.05 639	0.81 637	1.16 648	0.50 571	1.12 657	0.97 669	0.72 592	0.82 640	1.06 652	0.95 660	0.61 522	0.87 608	1.03 661	0.85 661	1.04 636	1.01 673

ww1	1.21 691	1.55 586	0.93 612	1.59 674	0.88 641	1.57 735	0.88 643	1.58 732	0.88 651	1.57 735	0.93 662	1.58 738	0.88 643	1.58 737	0.88 648	1.49 706	0.88 609	1.46 745	0.86 663	1.46 724	0.86 642

FETCStereo	1.51 706	1.66 597	1.05 629	4.56 803	1.06 674	1.79 744	1.15 685	1.75 744	1.16 696	1.73 749	1.10 687	1.74 749	1.06 673	1.74 746	1.22 745	1.47 705	1.04 632	1.54 751	0.92 664	1.56 729	0.96 658

DGTPSM_ROB	0.93 608	1.00 465	0.92 607	0.94 554	0.96 657	0.91 612	0.92 650	0.91 611	0.96 671	0.91 618	0.96 667	0.93 626	0.92 650	0.94 626	0.92 652	0.92 592	0.92 615	0.90 629	0.92 664	0.94 621	0.91 651

DPSM_ROB	0.92 603	0.91 439	0.91 605	0.91 544	0.92 649	0.92 613	0.92 650	0.92 614	0.91 656	0.93 622	0.91 657	0.92 623	0.90 644	0.91 620	0.92 652	0.92 592	0.91 613	0.91 632	0.92 664	0.93 617	0.93 654

DPSM	0.92 603	0.91 439	0.91 605	0.91 544	0.92 649	0.92 613	0.92 650	0.92 614	0.91 656	0.93 622	0.91 657	0.92 623	0.90 644	0.91 620	0.92 652	0.92 592	0.91 613	0.91 632	0.92 664	0.93 617	0.93 654

pmcnn	0.92 603	0.92 444	0.92 607	0.92 547	0.92 649	0.92 613	0.92 650	0.92 614	0.92 661	0.92 620	0.92 660	0.92 623	0.92 650	0.92 624	0.92 652	0.92 592	0.92 615	0.92 635	0.92 664	0.92 612	0.92 652

HNOStereo	1.51 706	1.78 613	1.20 648	4.42 792	1.08 678	1.78 743	1.12 682	1.76 745	1.10 691	1.74 750	1.02 682	1.78 750	1.07 674	1.68 743	1.22 745	1.49 706	0.93 618	1.50 749	0.93 669	1.56 729	1.12 680

MM-Stereo_test2	1.19 643	1.85 641	1.05 629	1.46 667	0.94 655	1.36 721	0.99 662	1.36 721	0.95 669	1.41 730	0.98 670	1.40 733	0.96 655	1.37 728	0.95 660	1.37 699	1.06 633	1.33 737	0.93 669	1.29 717	0.89 647

L400	1.29 698	1.38 577	1.00 615	4.01 788	1.03 671	1.42 729	0.92 650	1.42 729	0.91 656	1.33 719	1.01 680	1.39 730	0.92 650	1.40 730	1.09 680	1.31 690	0.92 615	1.21 728	0.95 671	1.30 718	0.88 643

MM-Stereo_test3	1.27 696	2.07 661	1.18 643	1.60 678	1.02 670	1.45 730	1.01 671	1.40 726	1.04 686	1.44 732	1.03 683	1.46 736	1.02 670	1.44 735	1.02 673	1.51 712	1.12 648	1.32 736	0.98 672	1.38 722	0.97 660

999	1.00 616	1.12 498	0.59 527	1.10 578	1.21 743	1.09 646	0.52 570	1.08 640	1.43 766	1.18 664	1.35 758	0.98 632	0.52 577	0.91 620	0.85 646	0.72 556	1.46 730	0.83 623	0.98 672	0.68 562	1.41 758

L500	1.30 699	1.33 571	1.01 625	4.69 807	0.84 637	1.35 718	0.95 658	1.38 724	0.94 667	1.33 719	0.98 670	1.36 727	0.91 648	1.40 730	1.08 678	1.28 689	0.90 611	1.21 728	0.99 674	1.23 711	0.90 650

StereoNetSlim22	1.00 616	1.00 465	1.00 615	1.00 564	1.00 660	1.00 621	1.00 663	1.00 622	1.00 676	1.00 628	1.00 673	1.00 633	1.00 659	1.00 634	1.00 665	1.00 608	1.00 621	1.00 651	1.00 675	1.00 626	1.00 665

StereoNetSlim	1.00 616	1.00 465	1.00 615	1.00 564	1.00 660	1.00 621	1.00 663	1.00 622	1.00 676	1.00 628	1.00 673	1.00 633	1.00 659	1.00 634	1.00 665	1.00 608	1.00 621	1.00 651	1.00 675	1.00 626	1.00 665

LGCAT	1.00 616	1.00 465	1.00 615	1.00 564	1.00 660	1.00 621	1.00 663	1.00 622	1.00 676	1.00 628	1.00 673	1.00 633	1.00 659	1.00 634	1.00 665	1.00 608	1.00 621	1.00 651	1.00 675	1.00 626	1.00 665

Test_v1	1.00 616	1.00 465	1.00 615	1.00 564	1.00 660	1.00 621	1.00 663	1.00 622	1.00 676	1.00 628	1.00 673	1.00 633	1.00 659	1.00 634	1.00 665	1.00 608	1.00 621	1.00 651	1.00 675	1.00 626	1.00 665

BLMT-Stereo	1.53 708	1.36 574	1.06 631	1.42 666	1.23 749	1.41 727	1.07 676	1.43 730	1.12 692	1.42 731	1.06 684	1.83 752	1.07 674	1.42 734	1.07 677	1.27 687	1.38 725	6.80 860	1.00 675	1.26 714	1.00 665

ours_stereo	1.20 645	1.21 555	0.90 603	1.64 683	1.11 681	1.35 718	0.67 596	1.76 745	0.93 663	1.70 748	1.10 687	1.39 730	0.75 629	1.41 732	0.81 643	1.60 719	1.03 631	1.33 737	1.00 675	1.61 733	0.72 614

GANet	1.00 616	1.00 465	1.00 615	1.00 564	1.00 660	1.00 621	1.00 663	1.00 622	1.00 676	1.00 628	1.00 673	1.00 633	1.00 659	1.00 634	1.00 665	1.00 608	1.00 621	1.00 651	1.00 675	1.00 626	1.00 665

TDLM	1.00 616	1.00 465	1.00 615	1.00 564	1.00 660	1.00 621	1.00 663	1.00 622	1.00 676	1.00 628	1.00 673	1.00 633	1.00 659	1.00 634	1.00 665	1.00 608	1.00 621	1.00 651	1.00 675	1.00 626	1.00 665

CVANet_RVC	1.00 616	1.00 465	1.00 615	1.00 564	1.00 660	1.00 621	1.00 663	1.00 622	1.00 676	1.00 628	1.00 673	1.00 633	1.00 659	1.00 634	1.00 665	1.00 608	1.00 621	1.00 651	1.00 675	1.00 626	1.00 665

qqai	1.22 692	1.38 577	1.12 634	1.39 664	1.14 684	1.40 725	1.14 683	1.41 727	1.12 692	1.40 729	1.11 689	1.40 733	1.13 679	1.41 732	1.15 688	1.25 685	0.97 620	1.24 732	1.01 684	1.24 712	0.96 658

trnet	1.01 626	1.01 477	1.01 625	1.01 571	1.01 668	1.01 631	1.01 671	1.01 633	1.01 683	1.01 641	1.01 680	1.01 644	1.01 669	1.01 644	1.01 672	1.01 615	1.01 629	1.01 658	1.01 684	1.01 633	1.01 673

FETStereo	1.53 708	1.64 595	1.01 625	4.86 814	1.22 745	1.73 741	1.00 663	1.74 743	1.06 689	1.67 745	1.22 745	1.71 748	1.02 670	1.78 751	1.11 682	1.51 712	1.13 649	1.60 754	1.03 686	1.71 738	0.92 652

GLC_STEREO	1.07 633	1.01 477	1.06 631	1.07 576	1.05 673	1.06 640	1.08 678	1.08 640	1.05 688	1.07 649	1.06 684	1.08 653	1.05 672	1.06 652	1.10 681	1.07 618	1.09 641	1.05 662	1.05 687	1.06 637	1.12 680

L4000	1.46 704	1.52 584	1.21 695	4.04 789	1.10 680	1.51 733	1.07 676	1.57 731	1.09 690	1.64 743	1.20 698	1.56 737	1.21 736	1.76 747	1.14 686	1.58 716	1.06 633	1.41 744	1.08 688	1.51 728	0.97 660

TorneroNet	0.66 525	0.53 357	0.50 501	0.50 444	0.64 595	1.06 640	0.70 616	0.50 521	0.51 578	0.49 514	0.69 618	0.49 521	0.50 571	0.48 512	1.15 688	0.71 548	0.49 512	1.14 664	1.08 688	0.49 517	0.49 548

Nwc_Net	2.37 792	25.95 859	1.15 639	1.14 584	1.15 686	1.08 644	1.14 683	1.17 650	1.16 696	1.14 661	1.15 690	1.08 653	1.15 683	1.11 660	1.14 686	1.10 622	1.11 645	1.16 667	1.09 690	1.16 647	1.15 686

RP	2.33 788	25.00 855	1.13 636	1.15 587	1.15 686	1.10 647	1.15 685	1.15 645	1.15 695	1.12 657	1.15 690	1.09 655	1.13 679	1.10 658	1.15 688	1.11 627	1.09 641	1.16 667	1.12 691	1.16 647	1.17 690

RGC	2.36 790	25.48 856	1.19 645	1.15 587	1.15 686	1.10 647	1.16 688	1.17 650	1.16 696	1.12 657	1.16 693	1.11 661	1.13 679	1.09 656	1.18 695	1.10 622	1.15 652	1.16 667	1.12 691	1.14 642	1.12 680

CGFBStereo	1.54 710	1.61 593	1.00 615	4.82 811	1.22 745	1.75 742	1.06 675	1.71 742	1.04 686	1.69 746	1.22 745	1.68 745	1.08 676	1.81 753	1.04 674	1.50 709	1.13 649	1.70 758	1.13 693	1.72 740	0.89 647

11t	1.27 696	2.70 710	1.34 703	1.32 656	0.89 642	1.30 709	1.34 751	1.64 738	0.57 585	1.45 733	0.72 631	1.05 652	1.29 743	1.07 655	1.29 755	1.49 706	1.02 630	0.97 649	1.15 694	1.48 725	1.31 748

AF-Net	2.37 792	25.71 858	1.17 641	1.13 583	1.15 686	1.15 654	1.18 690	1.19 653	1.16 696	1.10 651	1.15 690	1.10 657	1.18 688	1.12 662	1.15 688	1.10 622	1.10 644	1.17 671	1.15 694	1.16 647	1.12 680

NCC-stereo	2.36 790	25.52 857	1.17 641	1.15 587	1.17 691	1.11 650	1.11 679	1.15 645	1.16 696	1.10 651	1.16 693	1.10 657	1.15 683	1.14 663	1.13 685	1.09 620	1.11 645	1.15 666	1.16 696	1.17 652	1.17 690

Abc-Net	2.32 787	24.75 854	1.14 637	1.17 593	1.17 691	1.11 650	1.15 685	1.17 650	1.21 749	1.08 650	1.16 693	1.12 662	1.14 682	1.09 656	1.17 694	1.09 620	1.16 653	1.17 671	1.17 697	1.16 647	1.11 678
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
S-Stereo	2.51 799	26.86 861	1.23 699	1.22 641	1.22 745	1.24 704	1.25 741	1.22 703	1.24 752	1.21 711	1.24 749	1.19 667	1.27 741	1.19 667	1.24 748	1.19 634	1.20 658	1.25 733	1.19 698	1.24 712	1.23 743

stereogan	2.33 788	24.38 853	1.18 643	1.18 594	1.18 694	1.14 653	1.18 690	1.19 653	1.19 703	1.14 661	1.18 697	1.14 663	1.18 688	1.14 663	1.18 695	1.14 631	1.14 651	1.19 678	1.19 698	1.15 645	1.19 694

edge stereo	2.43 795	27.07 863	1.14 637	1.06 575	1.14 684	1.08 644	1.17 689	1.16 648	1.14 694	1.10 651	1.16 693	1.09 655	1.16 687	1.10 658	1.16 692	1.10 622	1.11 645	1.16 667	1.19 698	1.13 641	1.11 678

DisPM	1.20 645	1.20 509	1.20 648	1.20 596	1.20 697	1.20 656	1.20 692	1.20 656	1.20 704	1.20 666	1.20 698	1.20 668	1.20 690	1.20 668	1.20 699	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 695

CrosDoStereo	1.20 645	1.20 509	1.20 648	1.20 596	1.20 697	1.20 656	1.20 692	1.20 656	1.20 704	1.20 666	1.20 698	1.20 668	1.20 690	1.20 668	1.20 699	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 695

PFNet+	1.20 645	1.20 509	1.20 648	1.20 596	1.20 697	1.20 656	1.20 692	1.20 656	1.20 704	1.20 666	1.20 698	1.20 668	1.20 690	1.20 668	1.20 699	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 695

LCNet	1.20 645	1.20 509	1.20 648	1.20 596	1.20 697	1.20 656	1.20 692	1.20 656	1.20 704	1.20 666	1.20 698	1.20 668	1.20 690	1.20 668	1.20 699	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 695

HHNet	1.20 645	1.20 509	1.20 648	1.20 596	1.20 697	1.20 656	1.20 692	1.20 656	1.20 704	1.20 666	1.20 698	1.20 668	1.20 690	1.20 668	1.20 699	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 695

Patchmatch Stereo++	1.20 645	1.20 509	1.20 648	1.20 596	1.20 697	1.20 656	1.20 692	1.20 656	1.20 704	1.20 666	1.20 698	1.20 668	1.20 690	1.20 668	1.20 699	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 695
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
AAGNet	1.20 645	1.20 509	1.20 648	1.20 596	1.20 697	1.20 656	1.20 692	1.20 656	1.20 704	1.20 666	1.20 698	1.20 668	1.20 690	1.20 668	1.20 699	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 695

STrans-v2	1.20 645	1.20 509	1.20 648	1.20 596	1.20 697	1.20 656	1.20 692	1.20 656	1.20 704	1.20 666	1.20 698	1.20 668	1.20 690	1.20 668	1.20 699	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 695

TransformOpticalFlow	1.20 645	1.20 509	1.20 648	1.20 596	1.20 697	1.20 656	1.20 692	1.20 656	1.20 704	1.20 666	1.20 698	1.20 668	1.20 690	1.20 668	1.20 699	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 695

OMP-Stereo	1.20 645	1.20 509	1.20 648	1.20 596	1.20 697	1.20 656	1.20 692	1.20 656	1.20 704	1.20 666	1.20 698	1.20 668	1.20 690	1.20 668	1.20 699	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 695

IIG-Stereo	1.20 645	1.20 509	1.20 648	1.20 596	1.20 697	1.20 656	1.20 692	1.20 656	1.20 704	1.20 666	1.20 698	1.20 668	1.20 690	1.20 668	1.20 699	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 695

NF-Stereo	1.20 645	1.20 509	1.20 648	1.20 596	1.20 697	1.20 656	1.20 692	1.20 656	1.20 704	1.20 666	1.20 698	1.20 668	1.20 690	1.20 668	1.20 699	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 695

OCTAStereo	1.20 645	1.20 509	1.20 648	1.20 596	1.20 697	1.20 656	1.20 692	1.20 656	1.20 704	1.20 666	1.20 698	1.20 668	1.20 690	1.20 668	1.20 699	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 695

PSM-softLoss	1.20 645	1.20 509	1.20 648	1.20 596	1.20 697	1.20 656	1.20 692	1.20 656	1.20 704	1.20 666	1.20 698	1.20 668	1.20 690	1.20 668	1.20 699	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 695

KMStereo	1.20 645	1.20 509	1.20 648	1.20 596	1.20 697	1.20 656	1.20 692	1.20 656	1.20 704	1.20 666	1.20 698	1.20 668	1.20 690	1.20 668	1.20 699	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 695

NRIStereo	1.20 645	1.20 509	1.20 648	1.20 596	1.20 697	1.20 656	1.20 692	1.20 656	1.20 704	1.20 666	1.20 698	1.20 668	1.20 690	1.20 668	1.20 699	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 695

PSM-adaLoss	1.20 645	1.20 509	1.20 648	1.20 596	1.20 697	1.20 656	1.20 692	1.20 656	1.20 704	1.20 666	1.20 698	1.20 668	1.20 690	1.20 668	1.20 699	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 695

PSM-AAD	1.20 645	1.20 509	1.20 648	1.20 596	1.20 697	1.20 656	1.20 692	1.20 656	1.20 704	1.20 666	1.20 698	1.20 668	1.20 690	1.20 668	1.20 699	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 695

FTStereo	1.20 645	1.20 509	1.20 648	1.20 596	1.20 697	1.20 656	1.20 692	1.20 656	1.20 704	1.20 666	1.20 698	1.20 668	1.20 690	1.20 668	1.20 699	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 695

ROB_FTStereo_v2	1.20 645	1.20 509	1.20 648	1.20 596	1.20 697	1.20 656	1.20 692	1.20 656	1.20 704	1.20 666	1.20 698	1.20 668	1.20 690	1.20 668	1.20 699	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 695

ROB_FTStereo	1.20 645	1.20 509	1.20 648	1.20 596	1.20 697	1.20 656	1.20 692	1.20 656	1.20 704	1.20 666	1.20 698	1.20 668	1.20 690	1.20 668	1.20 699	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 695

Consistency-Raft	1.20 645	1.20 509	1.20 648	1.20 596	1.20 697	1.20 656	1.20 692	1.20 656	1.20 704	1.20 666	1.20 698	1.20 668	1.20 690	1.20 668	1.20 699	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 695

KYRaft	1.20 645	1.20 509	1.20 648	1.20 596	1.20 697	1.20 656	1.20 692	1.20 656	1.20 704	1.20 666	1.20 698	1.20 668	1.20 690	1.20 668	1.20 699	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 695

HUI-Stereo	1.20 645	1.20 509	1.20 648	1.20 596	1.20 697	1.20 656	1.20 692	1.20 656	1.20 704	1.20 666	1.20 698	1.20 668	1.20 690	1.20 668	1.20 699	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 695

ASMatch	1.20 645	1.20 509	1.20 648	1.20 596	1.20 697	1.20 656	1.20 692	1.20 656	1.20 704	1.20 666	1.20 698	1.20 668	1.20 690	1.20 668	1.20 699	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 695

DeepStereo_LL	1.20 645	1.20 509	1.20 648	1.20 596	1.20 697	1.20 656	1.20 692	1.20 656	1.20 704	1.20 666	1.20 698	1.20 668	1.20 690	1.20 668	1.20 699	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 695

DEmStereo	1.20 645	1.20 509	1.20 648	1.20 596	1.20 697	1.20 656	1.20 692	1.20 656	1.20 704	1.20 666	1.20 698	1.20 668	1.20 690	1.20 668	1.20 699	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 695

SST-Stereo	1.20 645	1.20 509	1.20 648	1.20 596	1.20 697	1.20 656	1.20 692	1.20 656	1.20 704	1.20 666	1.20 698	1.20 668	1.20 690	1.20 668	1.20 699	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 695

THIR-Stereo	1.20 645	1.20 509	1.20 648	1.20 596	1.20 697	1.20 656	1.20 692	1.20 656	1.20 704	1.20 666	1.20 698	1.20 668	1.20 690	1.20 668	1.20 699	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 695

RAFT_R40	1.20 645	1.20 509	1.20 648	1.20 596	1.20 697	1.20 656	1.20 692	1.20 656	1.20 704	1.20 666	1.20 698	1.20 668	1.20 690	1.20 668	1.20 699	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 695

DRaft	1.20 645	1.20 509	1.20 648	1.20 596	1.20 697	1.20 656	1.20 692	1.20 656	1.20 704	1.20 666	1.20 698	1.20 668	1.20 690	1.20 668	1.20 699	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 695

PFNet	1.20 645	1.20 509	1.20 648	1.20 596	1.20 697	1.20 656	1.20 692	1.20 656	1.20 704	1.20 666	1.20 698	1.20 668	1.20 690	1.20 668	1.20 699	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 695

GrayStereo	1.20 645	1.20 509	1.20 648	1.20 596	1.20 697	1.20 656	1.20 692	1.20 656	1.20 704	1.20 666	1.20 698	1.20 668	1.20 690	1.20 668	1.20 699	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 695

RE-Stereo	1.20 645	1.20 509	1.20 648	1.20 596	1.20 697	1.20 656	1.20 692	1.20 656	1.20 704	1.20 666	1.20 698	1.20 668	1.20 690	1.20 668	1.20 699	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 695

Pruner-Stereo	1.20 645	1.20 509	1.20 648	1.20 596	1.20 697	1.20 656	1.20 692	1.20 656	1.20 704	1.20 666	1.20 698	1.20 668	1.20 690	1.20 668	1.20 699	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 695

TVStereo	1.20 645	1.20 509	1.20 648	1.20 596	1.20 697	1.20 656	1.20 692	1.20 656	1.20 704	1.20 666	1.20 698	1.20 668	1.20 690	1.20 668	1.20 699	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 695

DeepStereo_RVC	1.20 645	1.20 509	1.20 648	1.20 596	1.20 697	1.20 656	1.20 692	1.20 656	1.20 704	1.20 666	1.20 698	1.20 668	1.20 690	1.20 668	1.20 699	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 695

RAFT-RH_RVC	1.20 645	1.20 509	1.20 648	1.20 596	1.20 697	1.20 656	1.20 692	1.20 656	1.20 704	1.20 666	1.20 698	1.20 668	1.20 690	1.20 668	1.20 699	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 695

IRAFT_RVC	1.20 645	1.20 509	1.20 648	1.20 596	1.20 697	1.20 656	1.20 692	1.20 656	1.20 704	1.20 666	1.20 698	1.20 668	1.20 690	1.20 668	1.20 699	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 695

RAFT-345	1.20 645	1.20 509	1.20 648	1.20 596	1.20 697	1.20 656	1.20 692	1.20 656	1.20 704	1.20 666	1.20 698	1.20 668	1.20 690	1.20 668	1.20 699	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 695

iRAFT	1.20 645	1.20 509	1.20 648	1.20 596	1.20 697	1.20 656	1.20 692	1.20 656	1.20 704	1.20 666	1.20 698	1.20 668	1.20 690	1.20 668	1.20 699	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 695

CRE-IMP	1.20 645	1.20 509	1.20 648	1.20 596	1.20 697	1.20 656	1.20 692	1.20 656	1.20 704	1.20 666	1.20 698	1.20 668	1.20 690	1.20 668	1.20 699	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 695

GMM-Stereo	1.20 645	1.20 509	1.20 648	1.20 596	1.20 697	1.20 656	1.20 692	1.20 656	1.20 704	1.20 666	1.20 698	1.20 668	1.20 690	1.20 668	1.20 699	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 695

RAFT-IKP	1.20 645	1.20 509	1.20 648	1.20 596	1.20 697	1.20 656	1.20 692	1.20 656	1.20 704	1.20 666	1.20 698	1.20 668	1.20 690	1.20 668	1.20 699	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 695

Prome-Stereo	1.20 645	1.20 509	1.20 648	1.20 596	1.20 697	1.20 656	1.20 692	1.20 656	1.20 704	1.20 666	1.20 698	1.20 668	1.20 690	1.20 668	1.20 699	1.20 636	1.20 658	1.20 681	1.20 701	1.20 660	1.20 695

SPS-STEREO	1.59 714	1.91 650	1.21 695	1.94 694	1.20 697	2.00 756	1.23 739	1.99 753	1.24 752	2.00 759	1.25 750	2.03 763	1.26 740	2.00 761	1.29 755	1.90 734	1.18 657	1.89 770	1.21 746	1.89 749	1.20 695
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
GANetREF_RVC	1.55 711	1.94 657	1.22 697	1.88 690	1.21 743	1.88 748	1.22 738	1.88 748	1.22 750	1.88 751	1.22 745	1.88 753	1.22 738	1.89 757	1.22 745	1.87 729	1.22 706	1.88 769	1.22 747	1.88 748	1.22 741
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
2.5w	2.01 747	2.40 693	1.37 715	3.28 759	2.01 806	2.71 803	1.43 767	1.82 747	1.83 805	1.90 753	1.41 766	2.71 808	1.35 748	2.71 808	1.85 806	2.66 790	1.53 735	1.64 755	1.23 748	2.53 795	1.87 802

4w-stereo	2.02 748	2.72 714	1.44 722	3.36 765	1.59 764	2.48 790	1.72 790	2.28 780	1.24 752	2.24 786	1.65 779	2.56 800	1.32 746	2.39 792	1.98 817	2.67 792	1.51 733	1.66 756	1.24 749	2.53 795	1.88 805

3.5w_stereo	2.03 750	2.72 714	1.35 705	3.41 766	1.57 762	2.72 804	1.49 769	2.01 755	1.34 757	2.15 769	1.61 777	2.63 804	1.36 749	2.72 810	1.99 818	2.66 790	1.58 741	1.68 757	1.24 749	2.53 795	1.87 802

3.25w_new	2.03 750	2.72 714	1.35 705	3.33 764	1.57 762	2.72 804	1.53 770	2.15 764	1.33 756	2.15 769	1.60 775	2.63 804	1.30 744	2.72 810	1.99 818	2.67 792	1.53 735	1.75 760	1.25 751	2.53 795	1.87 802

MaDis-Stereo	3.19 816	6.02 815	1.12 634	5.61 824	1.16 690	5.43 849	1.02 673	5.15 854	0.70 624	5.43 854	1.21 744	5.03 855	0.97 656	4.85 848	0.99 664	4.53 819	1.16 653	5.53 854	1.25 751	5.37 844	1.30 747

FAT-Stereo	2.46 797	26.05 860	1.23 699	1.23 643	1.22 745	1.20 656	1.24 740	1.23 705	1.23 751	1.19 665	1.22 745	1.21 713	1.24 739	1.20 668	1.24 748	1.21 682	1.17 656	1.22 731	1.25 751	1.20 660	1.24 744

CEFStereo	1.90 730	2.10 665	1.41 720	5.22 819	1.44 760	2.21 771	1.43 767	2.09 758	1.45 767	2.23 785	1.38 763	2.23 778	1.57 757	2.22 778	1.36 760	1.97 739	1.29 708	2.01 774	1.28 754	1.87 747	1.31 748

MonStereo1	1.94 734	2.77 720	1.52 731	3.73 785	1.51 761	2.13 761	1.42 764	2.32 787	1.52 769	2.31 791	1.50 769	2.53 795	1.59 758	2.34 789	1.56 769	1.91 735	1.36 722	1.86 765	1.31 755	2.07 762	1.53 761

MC-Stereo	1.76 724	2.96 726	1.37 715	2.14 703	1.37 753	2.14 762	1.36 754	2.14 763	1.37 762	2.14 768	1.37 761	2.14 765	1.37 751	2.14 766	1.37 762	1.97 739	1.32 709	1.97 773	1.32 756	1.98 751	1.33 751

MaskLacGwcNet_RVC	1.35 700	1.35 573	1.35 705	1.35 660	1.35 750	1.35 718	1.35 752	1.36 721	1.35 760	1.36 727	1.35 758	1.36 727	1.36 749	1.36 727	1.35 759	1.35 695	1.35 721	1.35 740	1.35 757	1.35 720	1.35 754

CC-Net-ROB	1.36 701	1.33 571	1.33 702	1.36 661	1.38 754	1.36 721	1.33 749	1.37 723	1.34 757	1.35 726	1.36 760	1.38 729	1.34 747	1.38 729	1.38 763	1.35 695	1.38 725	1.33 737	1.35 757	1.43 723	1.34 753

RASNet	1.49 705	1.65 596	1.45 723	1.38 663	1.43 757	1.47 731	1.36 754	1.38 724	1.36 761	1.39 728	1.60 775	1.45 735	1.45 755	1.51 736	2.21 820	1.53 714	1.36 722	1.36 742	1.36 759	1.66 736	1.36 755

LL-Strereo	1.01 626	5.06 784	1.63 735	0.70 510	1.43 757	0.56 552	0.46 544	0.57 553	0.50 571	0.57 560	0.50 573	1.58 738	0.49 566	0.59 563	0.50 564	1.64 720	0.52 529	0.51 557	1.37 760	0.52 534	0.45 529

PS-NSSS	1.38 703	1.39 579	1.34 703	1.34 658	1.35 750	1.38 723	1.37 759	1.35 720	1.38 763	1.34 724	1.34 757	1.39 730	1.38 752	1.70 744	1.40 764	1.36 697	1.36 722	1.36 742	1.37 760	1.37 721	1.36 755

MM-Stereo_test1	1.80 727	3.41 741	1.52 731	2.12 702	1.41 756	2.04 757	1.41 762	2.05 757	1.46 768	2.04 763	1.41 766	2.05 764	1.42 754	2.05 762	1.43 766	2.04 745	1.54 737	1.94 771	1.38 762	1.99 752	1.33 751

ff7	1.68 720	2.68 707	1.35 705	0.97 561	0.89 642	1.84 745	2.15 815	2.12 760	1.80 801	2.05 764	1.56 771	2.33 785	2.12 809	2.23 781	2.25 821	1.31 690	1.07 635	1.48 746	1.41 763	0.90 608	1.04 675

ffff	1.68 720	2.68 707	1.35 705	0.97 561	0.89 642	1.84 745	2.15 815	2.12 760	1.80 801	2.05 764	1.56 771	2.33 785	2.12 809	2.23 781	2.25 821	1.31 690	1.07 635	1.48 746	1.41 763	0.90 608	1.04 675

ccc-4	1.68 720	2.68 707	1.35 705	0.97 561	0.89 642	1.84 745	2.15 815	2.12 760	1.80 801	2.05 764	1.56 771	2.33 785	2.12 809	2.23 781	2.25 821	1.31 690	1.07 635	1.48 746	1.41 763	0.90 608	1.04 675

2.75w_new	1.99 736	2.34 688	1.81 748	3.14 751	1.62 766	1.94 750	1.99 809	2.72 803	1.71 790	2.72 807	1.99 823	1.90 754	1.73 782	1.82 755	1.29 755	2.37 778	2.01 783	2.31 797	1.42 766	1.77 744	1.22 741

3.75w	1.99 736	2.31 682	1.83 756	3.16 753	1.65 768	1.93 749	1.98 806	2.72 803	1.68 780	2.73 812	1.97 814	2.00 760	1.72 781	1.81 753	1.25 751	2.27 769	2.01 783	2.38 802	1.42 766	1.71 738	1.24 744

sCroCo_RVC	2.10 764	2.76 718	1.92 768	2.78 744	1.39 755	2.73 806	1.41 762	2.73 809	1.40 764	2.77 818	1.41 766	2.74 814	1.40 753	2.74 813	1.40 764	2.72 794	1.42 728	2.72 815	1.44 768	2.79 802	1.42 759

IGEVStereo-DCA	1.77 725	4.21 767	1.84 757	2.49 733	2.11 812	2.54 797	1.36 754	1.65 739	1.17 701	2.75 813	1.90 808	2.54 798	1.15 683	0.94 626	1.11 682	1.50 709	1.32 709	0.96 647	1.46 769	1.49 726	0.88 643

rrr	1.77 725	4.21 767	1.84 757	2.49 733	2.11 812	2.54 797	1.36 754	1.65 739	1.17 701	2.75 813	1.90 808	2.54 798	1.15 683	0.94 626	1.11 682	1.50 709	1.32 709	0.96 647	1.46 769	1.49 726	0.88 643

derf	1.91 731	2.15 670	1.78 746	2.16 704	1.75 790	2.21 771	1.80 792	2.22 777	1.80 801	2.21 779	1.76 797	2.17 766	1.81 789	2.24 784	1.74 800	1.93 737	1.56 738	1.96 772	1.53 771	1.95 750	1.56 764

LGtest1	2.22 781	2.70 710	1.89 764	2.76 740	1.86 797	2.75 808	1.86 798	2.75 810	1.86 807	2.75 813	1.86 801	2.77 817	1.87 792	2.75 814	1.86 807	2.46 783	1.58 741	2.45 806	1.56 772	2.45 784	1.56 764

LG-G_1	2.22 781	2.71 712	1.89 764	2.77 741	1.87 801	2.75 808	1.87 801	2.76 811	1.87 811	2.75 813	1.87 803	2.76 815	1.87 792	2.75 814	1.86 807	2.47 784	1.58 741	2.45 806	1.57 773	2.45 784	1.57 766

LG-G	2.22 781	2.71 712	1.89 764	2.77 741	1.87 801	2.75 808	1.87 801	2.76 811	1.87 811	2.75 813	1.87 803	2.76 815	1.87 792	2.75 814	1.86 807	2.47 784	1.58 741	2.45 806	1.57 773	2.45 784	1.57 766

ccnet	0.80 567	2.28 680	0.33 362	0.50 444	0.33 466	0.50 525	0.33 457	0.50 521	0.33 473	0.49 514	0.33 473	0.49 521	1.56 756	2.38 790	0.33 461	0.41 404	0.29 356	0.42 508	1.57 773	2.28 775	0.29 417

4.25_new	2.00 743	2.33 684	1.82 753	3.32 762	1.69 782	1.95 753	1.99 809	2.72 803	1.71 790	2.72 807	1.97 814	2.01 761	1.74 784	1.77 749	1.28 753	2.18 757	2.01 783	2.48 809	1.58 776	1.65 734	1.17 690

4.5w_new	2.00 743	2.33 684	1.82 753	3.32 762	1.69 782	1.95 753	1.99 809	2.72 803	1.71 790	2.72 807	1.97 814	2.01 761	1.74 784	1.77 749	1.28 753	2.18 757	2.01 783	2.48 809	1.58 776	1.65 734	1.17 690

zzzzzz3	2.07 756	5.00 782	1.93 771	2.28 715	1.66 769	2.19 765	1.66 774	2.18 766	1.67 775	2.19 774	1.66 782	2.18 767	1.67 768	2.18 768	1.66 777	2.15 749	1.85 768	2.05 776	1.59 778	2.05 754	1.59 769

noway2	2.07 756	4.96 779	1.92 768	2.28 715	1.66 769	2.20 768	1.66 774	2.19 769	1.66 772	2.19 774	1.65 779	2.19 770	1.68 770	2.18 768	1.65 774	2.15 749	1.86 772	2.06 780	1.59 778	2.06 758	1.60 771

DPSMNet_ROB	1.60 717	1.59 590	1.70 740	1.59 674	1.59 764	1.61 737	1.61 771	1.60 734	1.60 771	1.62 742	1.59 774	1.60 740	1.60 759	1.60 739	1.59 771	1.59 717	1.60 745	1.59 753	1.59 778	1.59 732	1.59 769

noway7	2.08 759	5.18 789	1.92 768	2.27 710	1.66 769	2.18 763	1.66 774	2.17 765	1.66 772	2.18 771	1.65 779	2.18 767	1.66 762	2.17 767	1.66 777	2.15 749	1.85 768	2.05 776	1.60 781	2.05 754	1.60 771

monster_256*512	2.09 762	5.21 792	1.98 784	2.30 718	1.67 773	2.18 763	1.66 774	2.20 772	1.67 775	2.19 774	1.67 784	2.19 770	1.66 762	2.19 771	1.66 777	2.15 749	1.86 772	2.05 776	1.60 781	2.06 758	1.61 776

zzzz4	2.08 759	5.22 793	1.93 771	2.27 710	1.66 769	2.19 765	1.66 774	2.18 766	1.67 775	2.18 771	1.66 782	2.18 767	1.66 762	2.18 768	1.66 777	2.15 749	1.84 763	2.05 776	1.60 781	2.05 754	1.60 771

2w_stereo	1.99 736	2.36 691	1.81 748	3.24 757	1.67 773	1.94 750	1.98 806	2.72 803	1.68 780	2.72 807	1.94 811	1.98 759	1.74 784	1.79 752	1.27 752	1.95 738	2.00 781	2.53 811	1.60 781	1.68 737	1.15 686

zzzzzzz1	2.10 764	5.20 791	1.93 771	2.38 727	1.68 777	2.20 768	1.67 780	2.20 772	1.68 780	2.20 777	1.67 784	2.20 773	1.68 770	2.20 773	1.67 785	2.24 764	1.86 772	2.06 780	1.61 785	2.06 758	1.62 782

GELT-Stereo	2.10 764	5.33 800	1.94 779	2.37 725	1.68 777	2.21 771	1.69 786	2.19 769	1.67 775	2.18 771	1.67 784	2.19 770	1.66 762	2.19 771	1.66 777	2.23 763	1.83 762	2.07 782	1.61 785	2.04 753	1.61 776

zzz1	2.09 762	4.97 780	1.93 771	2.30 718	1.68 777	2.21 771	1.68 782	2.21 775	1.68 780	2.21 779	1.67 784	2.21 774	1.68 770	2.21 776	1.69 789	2.17 755	1.85 768	2.08 786	1.61 785	2.06 758	1.61 776

noway1	2.10 764	5.26 797	1.93 771	2.31 721	1.69 782	2.21 771	1.67 780	2.19 769	1.68 780	2.21 779	1.68 789	2.21 774	1.67 768	2.20 773	1.66 777	2.15 749	1.84 763	2.07 782	1.61 785	2.07 762	1.61 776

4.5w-stereo	1.99 736	2.33 684	1.81 748	3.28 759	1.68 777	1.94 750	1.99 809	2.72 803	1.70 788	2.72 807	1.99 823	1.97 758	1.68 770	1.76 747	1.29 755	1.91 735	2.02 787	2.53 811	1.61 785	1.75 743	1.16 689

4.25w-stereo	1.98 735	2.72 714	1.46 724	3.47 769	1.43 757	2.07 759	1.98 806	2.53 799	1.52 769	2.71 806	1.98 820	1.81 751	1.62 761	1.96 759	1.36 760	1.88 732	2.00 781	2.53 811	1.61 785	1.74 742	1.15 686

zzzz2	2.08 759	4.92 778	1.93 771	2.30 718	1.67 773	2.19 765	1.66 774	2.20 772	1.67 775	2.20 777	1.68 789	2.21 774	1.66 762	2.20 773	1.68 786	2.17 755	1.84 763	2.07 782	1.62 791	2.05 754	1.61 776

asda	2.17 772	2.54 700	1.81 748	3.47 769	1.78 792	2.50 793	1.86 798	2.61 801	1.68 780	2.61 803	1.83 799	2.37 789	1.73 782	2.44 796	1.88 812	2.51 787	1.84 763	2.34 799	1.62 791	2.23 771	1.77 797

asd	2.18 774	2.77 720	1.58 733	3.59 776	2.00 805	2.58 799	1.85 797	2.39 792	1.71 790	2.47 798	1.97 814	2.59 802	1.61 760	2.56 799	1.79 802	2.51 787	1.99 780	2.11 792	1.62 791	2.36 779	1.60 771

noway3	2.12 770	5.22 793	1.93 771	2.39 728	1.70 787	2.23 777	1.70 788	2.22 777	1.70 788	2.22 783	1.70 795	2.23 778	1.69 777	2.22 778	1.71 791	2.28 770	1.86 772	2.08 786	1.63 794	2.09 767	1.63 785

noway4	2.11 768	5.14 787	1.93 771	2.37 725	1.69 782	2.20 768	1.68 782	2.22 777	1.68 780	2.21 779	1.69 793	2.23 778	1.68 770	2.22 778	1.66 777	2.24 764	1.84 763	2.09 791	1.63 794	2.09 767	1.62 782

Anonymous3	2.55 800	3.26 737	1.65 736	3.28 759	1.63 767	3.24 815	1.68 782	3.27 820	1.66 772	3.28 821	1.67 784	3.25 821	1.66 762	3.27 820	1.64 773	3.26 800	1.65 749	3.30 819	1.65 796	4.95 839	1.65 789

MFMNet_re	1.81 728	1.91 650	1.71 742	1.95 696	1.70 787	1.95 753	1.70 788	1.96 751	1.74 797	1.97 756	1.72 796	1.95 756	1.71 780	1.97 760	1.71 791	1.86 727	1.62 746	1.85 762	1.66 797	1.86 746	1.64 787

MIF-Stereo (partial)	2.58 802	3.31 738	0.66 552	3.18 754	0.66 600	3.18 814	0.66 592	3.21 819	0.67 605	3.19 820	0.66 606	3.19 820	0.66 601	3.31 822	0.68 605	5.09 837	1.79 760	8.23 864	1.67 798	6.18 848	1.38 757

test_xeample3	1.10 636	1.81 624	0.61 537	0.84 534	0.49 560	0.77 587	0.66 592	0.92 614	1.40 764	0.68 583	0.46 553	0.78 602	0.54 581	1.72 745	1.48 767	1.34 694	1.52 734	1.35 740	1.67 798	1.33 719	1.55 763

qwe	2.18 774	2.60 704	1.58 733	3.83 787	1.90 803	2.53 795	1.90 804	2.48 795	1.73 795	2.37 794	1.92 810	2.53 795	1.68 770	2.56 799	1.83 804	2.52 789	1.87 776	2.07 782	1.68 800	2.32 777	1.71 791

monsterstereo	2.20 780	2.33 684	1.95 781	3.65 781	2.07 811	2.49 791	1.61 771	2.48 795	1.83 805	2.45 797	1.61 777	2.67 807	1.86 790	2.64 803	1.94 814	2.48 786	1.66 750	2.34 799	1.68 800	2.40 780	1.86 800

UDGNet	2.23 784	5.40 804	1.72 743	2.48 732	1.69 782	2.51 794	1.69 786	2.51 798	1.72 794	2.50 800	1.69 793	2.52 794	1.69 777	2.50 797	1.68 786	2.41 781	1.70 753	2.42 804	1.69 802	2.42 781	1.64 787

TRStereo	1.99 736	2.13 667	1.85 759	2.27 710	1.84 794	2.28 781	1.84 794	2.29 782	1.86 807	2.30 788	1.87 803	2.30 782	1.87 792	2.08 763	1.72 794	2.08 746	1.72 755	2.08 786	1.72 803	2.08 764	1.72 792

XX-Stereo	1.99 736	2.13 667	1.85 759	2.27 710	1.84 794	2.28 781	1.84 794	2.29 782	1.86 807	2.30 788	1.87 803	2.30 782	1.87 792	2.08 763	1.72 794	2.08 746	1.72 755	2.08 786	1.72 803	2.08 764	1.72 792

EAI-Stereo	1.99 736	2.13 667	1.85 759	2.27 710	1.84 794	2.28 781	1.84 794	2.29 782	1.86 807	2.30 788	1.87 803	2.30 782	1.87 792	2.08 763	1.72 794	2.08 746	1.72 755	2.08 786	1.72 803	2.08 764	1.72 792

DNSM	2.56 801	4.43 770	3.08 818	4.09 791	1.86 797	2.66 802	1.86 798	2.66 802	1.87 811	2.66 805	1.86 801	2.66 806	1.86 790	2.66 806	1.87 810	3.82 812	2.94 807	2.42 804	1.73 806	2.42 781	1.73 795

RAFT_CTSACE	1.92 732	3.71 751	1.72 743	1.88 690	1.72 789	2.04 757	1.42 764	2.18 766	1.89 814	2.02 761	1.97 814	1.95 756	2.06 808	1.93 758	1.62 772	1.76 724	1.66 750	2.02 775	1.73 806	1.73 741	1.43 760

U	5.15 851	8.49 828	1.81 748	8.49 840	1.77 791	8.49 858	1.77 791	8.51 865	1.77 799	8.49 865	1.77 798	8.50 865	1.78 787	8.58 865	1.77 801	8.54 857	1.78 758	8.55 865	1.78 808	8.55 859	1.84 798

FBW_ROB	2.12 770	2.46 698	1.77 745	2.49 733	1.79 793	2.38 785	1.83 793	2.46 794	1.78 800	2.48 799	1.97 814	2.40 790	1.78 787	2.42 795	1.83 804	2.31 775	1.85 768	2.38 802	1.82 809	2.35 778	1.84 798

1w_stereo	2.05 755	2.32 683	1.35 705	3.74 786	2.01 806	2.73 806	1.42 764	1.88 748	1.93 816	2.03 762	1.28 753	2.71 808	1.99 804	2.72 810	1.72 794	2.20 760	1.32 709	1.87 766	1.86 810	2.45 784	1.54 762

2.25w	2.00 743	1.86 644	1.98 784	2.95 748	2.17 816	2.26 778	1.35 752	2.42 793	2.00 821	2.07 767	1.27 752	2.53 795	1.99 804	2.29 786	1.49 768	2.21 761	1.32 709	1.85 762	1.87 811	2.52 792	1.62 782

4.5_new	2.00 743	1.84 640	1.98 784	2.77 741	2.16 814	2.27 779	1.28 748	2.09 758	1.98 818	2.01 760	1.28 753	2.71 808	1.98 802	2.51 798	1.65 774	2.26 766	1.33 716	1.87 766	1.87 811	2.49 788	1.60 771

3.25w	2.04 753	2.20 674	1.48 726	3.03 749	2.17 816	2.63 801	1.39 760	1.96 751	1.95 817	1.96 754	1.37 761	2.71 808	1.96 801	2.71 808	1.73 799	2.26 766	1.32 709	1.87 766	1.87 811	2.51 791	1.63 785

monsters	2.18 774	2.41 694	1.96 783	3.47 769	2.03 810	2.53 795	1.64 773	2.48 795	1.73 795	2.40 795	1.50 769	2.62 803	1.94 799	2.59 801	1.94 814	2.44 782	1.57 740	2.28 795	1.87 811	2.42 781	1.86 800

IGEV	2.02 748	2.20 674	1.82 753	2.90 747	2.16 814	2.41 787	1.25 741	2.00 754	1.98 818	1.99 758	1.31 755	2.72 812	1.93 798	2.67 807	1.69 789	2.26 766	1.32 709	1.83 761	1.87 811	2.53 795	1.61 776

3w_stereo	2.04 753	2.24 678	1.70 740	3.15 752	2.18 818	2.49 791	1.26 745	2.03 756	1.98 818	1.98 757	1.33 756	2.72 812	1.99 804	2.59 801	1.72 794	2.22 762	1.33 716	1.85 762	1.88 816	2.50 790	1.58 768

AIO_test	2.18 774	2.09 664	2.04 789	2.42 730	2.01 806	2.47 789	1.94 805	2.34 789	2.03 822	2.56 802	1.94 811	2.43 791	1.94 799	2.41 793	1.87 810	2.39 780	2.10 790	2.35 801	1.91 817	2.25 773	2.19 808

HUF	2.18 774	2.30 681	1.99 788	2.34 724	2.02 809	2.41 787	2.06 814	2.38 791	1.89 814	2.36 793	1.85 800	2.56 800	1.98 802	2.31 788	1.97 816	2.30 774	2.03 788	2.30 796	2.11 818	2.23 771	2.16 807

MonStereo	2.17 772	2.41 694	1.49 730	2.67 738	1.67 773	2.60 800	2.04 813	2.32 787	1.76 798	2.44 796	1.68 789	2.50 793	1.69 777	2.38 790	1.80 803	2.28 770	1.78 758	2.63 814	2.14 819	3.47 807	1.68 790

AIO_rvc	2.18 774	2.34 688	1.87 763	2.32 723	1.94 804	2.40 786	1.89 803	2.37 790	2.07 823	2.52 801	1.95 813	2.44 792	1.99 804	2.41 793	1.89 813	2.32 776	2.09 789	2.24 793	2.18 820	2.21 770	2.23 809

STTStereo	3.73 821	30.40 867	2.37 795	2.39 728	2.31 821	2.35 784	2.33 820	2.29 782	2.42 825	2.32 792	2.34 827	2.33 785	2.36 813	2.30 787	2.27 824	2.35 777	2.22 794	2.31 797	2.22 821	2.29 776	2.34 814

sAnonymous2	3.31 817	2.63 705	1.38 717	3.71 783	1.86 797	4.70 841	1.11 679	4.82 850	2.72 828	5.45 855	1.98 820	4.59 840	2.64 815	2.65 804	6.21 861	4.37 815	1.08 639	5.16 852	2.24 822	4.52 821	2.39 815

CroCo_RVC	3.31 817	2.63 705	1.38 717	3.71 783	1.86 797	4.70 841	1.11 679	4.82 850	2.72 828	5.45 855	1.98 820	4.59 840	2.64 815	2.65 804	6.21 861	4.37 815	1.08 639	5.16 852	2.24 822	4.52 821	2.39 815

NCCL2	2.28 786	2.27 679	2.28 791	2.28 715	2.28 819	2.27 779	2.29 819	2.28 780	2.28 824	2.27 787	2.28 826	2.28 781	2.27 812	2.27 785	2.28 825	2.28 770	2.28 795	2.27 794	2.29 824	2.27 774	2.29 810

Sa-1000	4.34 839	8.37 825	6.84 846	6.98 835	4.45 852	3.58 818	3.00 829	3.42 824	3.39 845	2.61 803	4.00 854	3.83 828	4.01 847	3.90 828	3.90 850	5.98 844	5.62 840	3.76 826	2.34 825	4.35 819	2.47 818

GES	0.66 525	2.34 688	0.29 326	0.41 361	0.29 378	0.41 412	0.29 378	0.42 433	0.29 388	0.40 396	0.41 528	0.41 423	0.30 403	0.51 537	0.29 385	0.32 334	0.29 356	0.32 362	2.46 826	2.49 788	0.30 432

NLSM1	2.93 814	3.24 736	2.57 798	4.04 789	2.66 822	3.30 817	2.55 822	3.29 821	2.55 826	3.35 823	2.48 828	3.28 822	2.47 814	3.34 823	2.49 826	3.26 800	2.55 804	3.13 817	2.57 827	3.00 804	2.46 817

NLCA_NET_v2_RVC	5.04 849	50.87 883	2.78 804	2.87 746	2.71 823	2.78 811	0.47 550	2.88 816	2.86 830	1.89 752	2.67 829	2.79 818	2.79 818	2.78 817	2.83 827	2.82 795	2.82 806	2.83 816	2.77 828	2.83 803	2.76 819
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MLG-Stereo_test1	4.25 834	5.34 803	3.61 826	5.31 820	3.63 843	5.23 847	3.57 848	5.38 855	3.65 846	5.23 852	3.47 845	4.76 849	3.74 839	4.85 848	3.71 846	4.96 833	3.18 822	4.71 844	2.92 829	4.86 837	2.90 821

MLG-Stereo_test2	4.28 836	5.46 807	3.69 828	4.86 814	3.72 845	5.58 850	3.42 846	4.81 849	3.77 852	4.85 848	3.72 850	5.55 857	3.63 835	5.58 855	3.53 844	4.41 818	3.28 824	4.99 850	2.95 830	4.75 832	3.13 834

MLG-Stereo_test3	4.26 835	4.85 776	3.95 830	5.35 821	3.60 842	4.75 844	3.76 851	5.49 856	3.71 848	5.39 853	3.69 849	4.82 851	3.66 836	4.85 848	3.73 849	4.93 832	3.19 823	4.69 843	2.99 831	4.84 836	2.98 823

rvit_0105_6	3.87 826	5.73 812	3.10 819	4.69 807	3.12 835	4.54 831	3.02 831	4.56 837	3.04 831	4.54 838	3.03 832	4.54 836	3.04 822	4.56 837	3.05 830	4.58 824	3.05 809	4.58 835	3.05 832	4.58 824	3.05 824

rvit_105_1	3.83 822	5.22 793	3.01 808	4.53 796	3.01 825	4.51 829	3.01 830	4.56 837	3.04 831	4.53 836	3.03 832	4.55 838	3.03 819	4.56 837	3.04 828	4.57 821	3.05 809	4.57 833	3.05 832	4.57 823	3.05 824

rvit_stereo_0081	3.83 822	5.23 796	3.01 808	4.53 796	3.03 827	4.55 835	3.02 831	4.56 837	3.04 831	4.52 834	3.02 830	4.54 836	3.03 819	4.56 837	3.04 828	4.57 821	3.05 809	4.57 833	3.05 832	4.58 824	3.05 824

rvit_stereo_0082	3.86 824	5.82 813	3.01 808	4.53 796	3.03 827	4.54 831	3.02 831	4.56 837	3.04 831	4.53 836	3.02 830	4.55 838	3.04 822	4.57 840	3.05 830	4.57 821	3.05 809	4.58 835	3.05 832	4.58 824	3.06 827

rvit_stereo_0081_aga	3.86 824	5.33 800	3.02 811	4.55 802	3.04 831	4.54 831	3.02 831	4.64 844	3.06 835	4.54 838	3.04 834	4.62 845	3.08 826	4.62 843	3.07 833	4.58 824	3.06 813	4.60 837	3.08 836	4.63 827	3.07 828

rvit_stereo_0080	3.89 827	5.70 810	3.04 813	4.54 799	3.03 827	4.56 836	3.05 837	4.60 841	3.07 836	4.58 841	3.06 835	4.59 840	3.06 824	4.61 841	3.08 834	4.63 826	3.09 814	4.64 839	3.10 837	4.65 828	3.10 831

whm_eth	3.89 827	5.70 810	3.04 813	4.54 799	3.03 827	4.56 836	3.05 837	4.60 841	3.07 836	4.58 841	3.06 835	4.59 840	3.06 824	4.61 841	3.08 834	4.63 826	3.09 814	4.64 839	3.10 837	4.65 828	3.10 831

rvit_stereo_0083	3.92 831	5.30 799	3.06 816	4.61 806	3.09 834	4.67 840	3.08 840	4.66 845	3.09 840	4.62 844	3.10 840	4.66 848	3.11 828	4.67 845	3.16 839	4.72 831	3.16 820	4.77 846	3.11 839	4.66 830	3.11 833

SA	4.33 838	7.35 819	6.85 847	5.96 826	4.09 849	3.59 819	3.15 843	3.82 828	2.64 827	3.91 826	3.85 851	3.57 824	2.72 817	3.13 819	4.03 852	7.09 853	6.86 848	3.57 822	3.12 840	3.85 810	3.51 842

NLCSM	3.67 820	4.08 762	3.19 823	4.80 810	3.26 837	3.99 825	3.24 845	4.25 833	3.18 843	4.09 829	3.27 843	4.14 831	3.18 831	4.13 831	3.28 841	4.06 813	3.10 816	3.85 829	3.14 841	3.91 814	3.27 839

rvit_stereo_ft	3.93 832	5.44 806	3.05 815	4.59 804	3.06 832	4.61 839	3.08 840	4.67 846	3.12 841	4.63 845	3.10 840	4.65 847	3.11 828	4.69 847	3.13 838	4.70 829	3.14 819	4.71 844	3.15 842	4.74 831	3.16 836

rvit_0105_4	3.91 829	5.47 808	3.02 811	4.54 799	3.02 826	4.54 831	3.03 835	4.75 847	3.17 842	4.57 840	3.06 835	4.61 844	3.16 830	4.65 844	3.09 836	4.66 828	3.11 817	4.68 842	3.18 843	4.81 834	3.16 836

rvit_0105_3	3.91 829	5.33 800	3.06 816	4.60 805	3.07 833	4.60 838	3.06 839	4.62 843	3.08 839	4.60 843	3.07 838	4.62 845	3.08 826	4.67 845	3.10 837	4.70 829	3.11 817	4.77 846	3.19 844	4.77 833	3.14 835

rvit_0105_5	4.10 833	5.40 804	3.13 822	4.71 809	3.15 836	4.72 843	3.10 842	4.90 852	3.27 844	4.69 846	3.16 842	4.84 852	3.25 832	4.96 851	3.34 842	5.05 836	3.39 825	5.10 851	3.40 845	5.11 841	3.42 840

test_5	4.62 843	7.55 821	6.23 842	6.32 829	3.40 840	5.29 848	3.50 847	3.53 825	4.11 855	4.28 831	4.47 858	4.26 834	4.38 850	3.68 826	3.24 840	5.89 842	5.60 839	4.84 848	3.50 846	4.33 818	3.93 850

DispFullNet	4.61 842	4.84 775	3.12 820	5.00 817	3.57 841	4.75 844	3.03 835	7.75 863	4.17 856	4.91 850	3.09 839	6.20 859	3.95 845	6.71 859	3.51 843	5.30 839	3.67 827	5.86 858	3.63 847	5.61 845	3.46 841

TestStereo1	4.60 840	8.41 826	6.44 844	6.86 833	3.79 846	3.97 823	3.78 852	3.99 830	3.74 849	3.97 827	3.52 846	3.94 829	3.58 833	3.98 829	3.72 847	6.82 850	6.50 846	3.76 826	3.66 848	3.90 811	3.74 846

SA-5K	4.60 840	8.41 826	6.44 844	6.86 833	3.79 846	3.97 823	3.78 852	3.99 830	3.74 849	3.97 827	3.52 846	3.94 829	3.58 833	3.98 829	3.72 847	6.82 850	6.50 846	3.76 826	3.66 848	3.90 811	3.74 846

DPSNet	3.66 819	3.60 747	3.62 827	3.63 780	3.64 844	3.65 820	3.65 850	3.66 826	3.67 847	3.67 825	3.65 848	3.67 826	3.66 836	3.66 825	3.68 845	3.68 810	3.66 826	3.67 824	3.68 850	3.67 808	3.67 843

test_4	4.88 846	8.13 824	6.98 848	7.46 836	4.44 851	4.25 827	3.85 854	4.04 832	3.92 853	4.13 830	3.91 852	4.18 833	3.84 843	4.14 832	4.06 853	7.01 852	7.13 851	4.53 831	3.72 851	4.09 815	3.72 844

RAFT+CT+SA	4.28 836	7.62 822	4.91 835	5.55 823	2.28 819	3.09 812	3.64 849	4.49 835	3.07 836	4.80 847	3.35 844	4.77 850	3.70 838	4.29 834	3.05 830	5.58 840	5.98 843	3.58 823	3.78 852	4.26 817	3.72 844

test_3	5.01 848	8.86 831	7.77 850	8.09 838	2.76 824	4.13 826	4.05 856	3.88 829	3.76 851	4.33 832	4.13 855	3.71 827	3.91 844	4.21 833	4.06 853	7.93 854	7.69 853	4.53 831	3.91 853	4.17 816	4.29 852

cross-raft	4.83 845	7.52 820	6.43 843	6.63 830	3.96 848	4.51 829	3.99 855	4.49 835	3.96 854	4.52 834	3.96 853	4.50 835	3.97 846	4.50 836	3.97 851	6.65 848	6.44 845	4.33 830	3.92 854	4.35 819	3.91 849

GEStereo_RVC	0.86 593	4.45 771	0.20 267	0.27 274	0.20 321	0.27 328	0.20 309	0.26 323	0.18 309	5.03 851	0.20 332	0.27 337	0.19 324	0.27 336	0.21 327	0.20 260	0.19 289	0.19 284	4.02 855	0.20 284	0.18 297

SGM-Forest	5.21 852	5.92 814	4.08 831	6.18 827	4.16 850	6.31 852	4.34 858	6.50 858	4.33 857	6.14 859	4.21 856	6.61 862	4.55 851	6.67 858	4.48 856	5.94 843	3.94 829	5.85 857	4.03 856	5.79 847	4.17 851
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CFNet	1.37 702	5.27 798	0.19 253	5.49 822	0.19 313	0.28 330	0.19 305	0.28 328	0.19 318	0.28 333	0.19 323	0.28 338	4.35 849	0.28 341	0.19 315	0.23 283	0.17 261	0.23 309	4.21 857	4.81 834	0.17 291

raft_robust	4.71 844	7.75 823	5.40 840	6.81 832	3.31 838	4.28 828	4.20 857	4.32 834	4.37 858	4.35 833	4.35 857	4.14 831	3.75 840	4.30 835	4.20 855	6.67 849	6.37 844	3.36 821	4.24 858	4.86 837	3.25 838

FC-DCNN v2	5.10 850	5.15 788	4.49 832	5.07 818	3.37 839	6.87 853	4.75 859	5.04 853	6.34 863	7.84 863	5.06 860	6.72 863	4.09 848	4.99 852	5.44 860	5.03 835	3.16 820	4.67 841	4.86 859	5.15 842	3.89 848

TestStereo	4.88 846	4.75 774	4.79 833	4.87 816	4.92 853	4.81 846	4.90 860	4.78 848	4.77 859	4.87 849	4.89 859	4.90 853	4.91 852	4.99 852	4.79 857	4.98 834	4.87 836	4.87 849	4.92 860	5.00 840	5.00 853

SGM+DAISY	7.06 856	9.15 832	5.38 839	8.84 842	5.18 854	8.80 859	5.31 862	8.79 866	5.28 861	8.89 866	5.20 861	8.93 866	5.33 854	8.95 866	5.36 859	8.70 858	5.21 837	8.74 866	5.20 861	8.89 860	5.15 854

rvit_stereo_0075_2	6.64 854	8.80 830	5.25 837	7.89 837	5.27 855	7.90 857	5.27 861	7.92 864	5.28 861	7.91 864	5.29 862	7.93 864	5.27 853	7.92 864	5.28 858	7.93 854	5.28 838	7.93 863	5.29 862	7.93 856	5.28 855

test-1	6.46 853	9.16 833	8.03 854	8.09 838	5.62 856	6.11 851	6.35 863	6.85 860	4.94 860	6.08 858	6.29 865	4.98 854	6.43 857	6.22 856	6.36 863	6.16 846	7.47 852	5.82 856	5.44 863	7.11 853	5.68 856

RAFT	6.73 855	9.36 834	7.40 849	8.51 841	6.55 857	6.88 854	6.60 864	6.79 859	6.60 864	6.80 860	6.72 866	5.31 856	5.50 855	6.61 857	6.61 864	8.42 856	5.89 841	5.73 855	5.45 864	6.61 849	6.24 857

test-v	7.53 857	11.89 844	7.98 851	9.36 845	7.14 858	7.06 855	7.09 865	7.37 861	6.91 865	7.29 861	5.71 863	6.45 860	6.93 858	6.73 860	7.27 865	8.93 861	7.85 854	6.98 861	6.80 865	7.56 854	7.34 859

test-2	7.53 857	11.89 844	7.98 851	9.36 845	7.14 858	7.06 855	7.09 865	7.37 861	6.91 865	7.29 861	5.71 863	6.45 860	6.93 858	6.73 860	7.27 865	8.93 861	7.85 854	6.98 861	6.80 865	7.56 854	7.34 859

MANE	19.05 860	23.00 852	15.00 860	23.00 866	15.00 860	24.00 866	16.00 867	24.00 873	16.00 867	22.00 873	15.00 867	23.00 873	16.00 867	23.00 873	15.00 867	22.00 873	15.00 867	22.00 873	15.00 867	22.00 873	15.00 861

rafts_anoy	20.00 861	20.00 846	20.00 861	20.00 860	20.00 861	20.00 860	20.00 868	20.00 867	20.00 868	20.00 867	20.00 868	20.00 867	20.00 868	20.00 867	20.00 868	20.00 867	20.00 868	20.00 867	20.00 868	20.00 867	20.00 862

raft+_RVC	20.00 861	20.00 846	20.00 861	20.00 860	20.00 861	20.00 860	20.00 868	20.00 867	20.00 868	20.00 867	20.00 868	20.00 867	20.00 868	20.00 867	20.00 868	20.00 867	20.00 868	20.00 867	20.00 868	20.00 867	20.00 862

raftrobust	20.00 861	20.00 846	20.00 861	20.00 860	20.00 861	20.00 860	20.00 868	20.00 867	20.00 868	20.00 867	20.00 868	20.00 867	20.00 868	20.00 867	20.00 868	20.00 867	20.00 868	20.00 867	20.00 868	20.00 867	20.00 862

CasAABBNet	20.00 861	20.00 846	20.00 861	20.00 860	20.00 861	20.00 860	20.00 868	20.00 867	20.00 868	20.00 867	20.00 868	20.00 867	20.00 868	20.00 867	20.00 868	20.00 867	20.00 868	20.00 867	20.00 868	20.00 867	20.00 862

RALCasStereoNet	20.00 861	20.00 846	20.00 861	20.00 860	20.00 861	20.00 860	20.00 868	20.00 867	20.00 868	20.00 867	20.00 868	20.00 867	20.00 868	20.00 867	20.00 868	20.00 867	20.00 868	20.00 867	20.00 868	20.00 867	20.00 862

RALAANet	20.00 861	20.00 846	20.00 861	20.00 860	20.00 861	20.00 860	20.00 868	20.00 867	20.00 868	20.00 867	20.00 868	20.00 867	20.00 868	20.00 867	20.00 868	20.00 867	20.00 868	20.00 867	20.00 868	20.00 867	20.00 862

WCMA_ROB	31.10 872	35.43 872	27.12 871	39.51 884	23.10 867	38.78 884	25.30 878	37.49 891	25.39 878	37.29 890	27.02 878	38.52 891	26.48 878	37.80 890	26.44 878	36.28 881	22.65 874	33.90 878	22.30 874	37.10 888	24.18 872

PM Cens cmp D40	30.50 868	37.00 874	24.00 867	37.00 873	24.00 868	37.00 875	24.00 874	37.00 882	24.00 874	37.00 881	24.00 874	37.00 882	24.00 874	37.00 881	24.00 874	37.00 882	24.00 875	37.00 883	24.00 875	37.00 879	24.00 868

PM Graph cmp D40	30.50 868	37.00 874	24.00 867	37.00 873	24.00 868	37.00 875	24.00 874	37.00 882	24.00 874	37.00 881	24.00 874	37.00 882	24.00 874	37.00 881	24.00 874	37.00 882	24.00 875	37.00 883	24.00 875	37.00 879	24.00 868

PatchMatch Cens Cmp	30.50 868	37.00 874	24.00 867	37.00 873	24.00 868	37.00 875	24.00 874	37.00 882	24.00 874	37.00 881	24.00 874	37.00 882	24.00 874	37.00 881	24.00 874	37.00 882	24.00 875	37.00 883	24.00 875	37.00 879	24.00 868

PatchMatch Graph Cmp	30.50 868	37.00 874	24.00 867	37.00 873	24.00 868	37.00 875	24.00 874	37.00 882	24.00 874	37.00 881	24.00 874	37.00 882	24.00 874	37.00 881	24.00 874	37.00 882	24.00 875	37.00 883	24.00 875	37.00 879	24.00 868

fff	1000028.16 893	29.62 864	29.72 872	32.61 867	30.02 872	35.13 869	31.83 880	32.07 875	10000000.00 900	35.27 877	29.82 880	32.45 875	30.15 879	32.35 875	30.09 879	31.04 875	29.55 880	30.64 875	30.14 879	10000000.00 901	30.77 874

csc	1000028.16 893	29.62 864	29.72 872	32.61 867	30.02 872	35.13 869	31.83 880	32.07 875	10000000.00 900	35.27 877	29.82 880	32.45 875	30.15 879	32.35 875	30.09 879	31.04 875	29.55 880	30.64 875	30.14 879	10000000.00 901	30.77 874

cscssc	1000028.16 893	29.62 864	29.72 872	32.61 867	30.02 872	35.13 869	31.83 880	32.07 875	10000000.00 900	35.27 877	29.82 880	32.45 875	30.15 879	32.35 875	30.09 879	31.04 875	29.55 880	30.64 875	30.14 879	10000000.00 901	30.77 874

111	30.40 867	30.94 868	29.72 872	32.61 867	30.02 872	33.57 867	30.47 879	31.50 874	29.39 879	30.98 874	29.11 879	29.78 874	30.39 882	29.45 874	30.76 882	30.08 874	29.02 879	29.92 874	30.32 882	29.86 874	30.17 873

ADStereo(finetuned)	36.13 874	36.63 873	38.07 883	36.97 872	33.25 876	35.91 872	34.45 883	36.36 881	32.99 880	38.14 891	36.71 886	36.69 881	34.13 883	38.57 891	40.79 890	37.60 891	36.58 886	35.90 882	33.36 883	35.42 877	34.04 877

DCANet-4	35.22 873	34.54 869	35.08 878	33.58 871	35.47 879	34.55 868	35.53 886	36.08 880	35.85 883	35.92 880	35.77 885	35.18 880	35.48 884	35.39 880	37.15 889	34.55 880	33.92 883	35.02 881	34.90 884	35.79 878	34.74 880

tt	500032.53 891	34.60 870	29.72 872	37.47 882	34.41 877	36.85 873	35.22 884	34.71 878	33.55 881	34.50 875	35.43 883	33.81 878	10000000.00 901	33.57 878	33.13 883	33.68 878	35.00 884	34.03 879	35.26 885	30.96 875	34.63 878

DCANet	500032.53 891	34.60 870	29.72 872	37.47 882	34.41 877	36.85 873	35.22 884	34.71 878	33.55 881	34.50 875	35.43 883	33.81 878	10000000.00 901	33.57 878	33.13 883	33.68 878	35.00 884	34.03 879	35.26 885	30.96 875	34.63 878

fast-reg	37.00 875	37.00 874	37.00 879	37.00 873	37.00 880	37.00 875	37.00 887	37.00 882	37.00 884	37.00 881	37.00 887	37.00 882	37.00 885	37.00 881	37.00 885	37.00 882	37.00 887	37.00 883	37.00 887	37.00 879	37.00 881

Reg-Stereo(zero)	37.00 875	37.00 874	37.00 879	37.00 873	37.00 880	37.00 875	37.00 887	37.00 882	37.00 884	37.00 881	37.00 887	37.00 882	37.00 885	37.00 881	37.00 885	37.00 882	37.00 887	37.00 883	37.00 887	37.00 879	37.00 881

FLISNet	37.00 875	37.00 874	37.00 879	37.00 873	37.00 880	37.00 875	37.00 887	37.00 882	37.00 884	37.00 881	37.00 887	37.00 882	37.00 885	37.00 881	37.00 885	37.00 882	37.00 887	37.00 883	37.00 887	37.00 879	37.00 881

CoSv	37.00 875	37.00 874	37.00 879	37.00 873	37.00 880	37.00 875	37.00 887	37.00 882	37.00 884	37.00 881	37.00 887	37.00 882	37.00 885	37.00 881	37.00 885	37.00 882	37.00 887	37.00 883	37.00 887	37.00 879	37.00 881

NOSS_ROB	102.95 880	153.00 888	121.00 887	51.00 885	44.00 884	165.00 888	127.00 893	153.00 894	119.00 890	164.00 895	125.00 893	168.00 895	120.00 891	153.00 894	117.00 893	49.00 892	44.00 891	49.00 892	44.00 891	49.00 889	44.00 885

CBMV	128.50 881	1422.70 896	53.10 885	79.50 886	51.30 885	77.30 886	49.70 891	74.00 892	48.20 889	77.20 893	48.80 892	73.90 893	48.00 890	73.80 893	48.80 892	70.40 893	45.10 892	68.90 893	46.10 892	68.20 890	45.00 886
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MDST_ROB	69.83 879	87.70 884	41.95 884	113.75 887	65.62 886	75.05 885	55.25 892	75.64 893	45.04 888	71.61 892	41.75 891	72.81 892	44.06 889	68.38 892	44.63 891	101.89 894	59.57 893	107.10 894	61.05 893	104.38 891	59.38 887

MGS-Stereo	239.45 885	123.00 885	135.00 888	266.00 891	286.00 891	277.00 891	305.00 898	271.00 898	242.00 895	274.00 898	279.00 898	255.00 898	270.00 896	268.00 898	297.00 898	221.00 898	247.00 898	216.00 898	123.00 894	217.00 895	217.00 892

DF_test	189.29 883	560.34 893	182.58 891	229.00 890	135.68 887	197.79 889	135.52 894	197.80 896	135.44 891	197.75 896	135.49 894	197.90 896	135.51 892	197.84 896	135.75 894	217.37 897	171.11 895	183.74 896	127.67 895	183.56 893	127.88 888

MeshStereo	159.24 882	171.00 889	160.68 890	162.58 888	160.59 888	164.01 887	160.35 895	158.51 895	158.56 892	158.34 894	160.12 895	158.56 894	159.92 893	157.26 895	158.94 895	154.38 895	158.36 894	155.75 895	159.13 896	153.67 892	154.07 889
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
AE-Stereo	201.80 884	123.00 885	115.00 886	219.00 889	218.00 890	223.00 890	244.00 897	217.00 897	236.00 894	202.00 897	203.00 896	205.00 897	208.00 894	225.00 897	204.00 896	210.00 896	198.00 896	197.00 897	184.00 897	204.00 894	201.00 890

DLCB_ROB	284.23 887	354.61 891	207.27 892	363.24 893	206.46 889	364.72 893	210.41 896	364.72 900	210.41 893	364.81 900	208.64 897	364.81 900	208.64 895	364.72 900	210.41 897	354.70 900	205.53 897	354.70 900	205.53 898	354.70 897	205.53 891

EGLCR-Stereo	246.90 886	129.00 887	139.00 889	266.00 891	286.00 891	277.00 891	305.00 898	271.00 898	242.00 895	274.00 898	279.00 898	255.00 898	270.00 896	268.00 898	297.00 898	230.00 899	247.00 898	216.00 898	223.00 899	237.00 896	227.00 893

LE_ROB	396.57 888	471.28 892	329.84 893	471.48 894	308.15 893	526.83 894	322.10 900	488.15 901	323.76 897	495.46 901	317.97 900	497.17 901	320.10 898	481.62 901	326.76 900	462.71 901	298.97 900	466.16 901	285.98 900	447.62 898	289.21 894

SGM-ForestM	596.69 889	677.77 894	444.52 894	699.85 895	517.25 894	732.94 895	488.29 901	770.79 902	460.11 898	750.81 902	487.98 901	792.79 902	499.41 899	730.90 902	475.81 901	720.03 902	491.16 901	663.96 902	418.60 901	674.76 899	436.05 895

CBMV_ROB	818.48 890	913.88 895	709.52 895	862.84 896	597.78 895	1073.99 896	700.52 902	1015.66 903	702.59 899	1115.65 903	760.02 902	1130.24 903	721.57 900	1037.41 903	692.65 902	814.05 903	564.29 902	843.28 903	595.31 902	915.51 900	602.92 896

real-time stereo	10000000.00 896	10000000.00 897	10000000.00 896	10000000.00 897	10000000.00 896	10000000.00 897	10000000.00 903	10000000.00 904	10000000.00 900	10000000.00 904	10000000.00 903	10000000.00 904	10000000.00 901	10000000.00 904	10000000.00 903	10000000.00 904	10000000.00 903	10000000.00 904	10000000.00 903	10000000.00 901	10000000.00 897

111111	10000000.00 896	10000000.00 897	10000000.00 896	10000000.00 897	10000000.00 896	10000000.00 897	10000000.00 903	10000000.00 904	10000000.00 900	10000000.00 904	10000000.00 903	10000000.00 904	10000000.00 901	10000000.00 904	10000000.00 903	10000000.00 904	10000000.00 903	10000000.00 904	10000000.00 903	10000000.00 901	10000000.00 897

SGD-Stereo	10000000.00 896	10000000.00 897	10000000.00 896	10000000.00 897	10000000.00 896	10000000.00 897	10000000.00 903	10000000.00 904	10000000.00 900	10000000.00 904	10000000.00 903	10000000.00 904	10000000.00 901	10000000.00 904	10000000.00 903	10000000.00 904	10000000.00 903	10000000.00 904	10000000.00 903	10000000.00 901	10000000.00 897

IGEV-Stereo++	10000000.00 896	10000000.00 897	10000000.00 896	10000000.00 897	10000000.00 896	10000000.00 897	10000000.00 903	10000000.00 904	10000000.00 900	10000000.00 904	10000000.00 903	10000000.00 904	10000000.00 901	10000000.00 904	10000000.00 903	10000000.00 904	10000000.00 903	10000000.00 904	10000000.00 903	10000000.00 901	10000000.00 897

IGEV-BASED-STEREO-	10000000.00 896	10000000.00 897	10000000.00 896	10000000.00 897	10000000.00 896	10000000.00 897	10000000.00 903	10000000.00 904	10000000.00 900	10000000.00 904	10000000.00 903	10000000.00 904	10000000.00 901	10000000.00 904	10000000.00 903	10000000.00 904	10000000.00 903	10000000.00 904	10000000.00 903	10000000.00 901	10000000.00 897

IGEV-Stereo+	10000000.00 896	10000000.00 897	10000000.00 896	10000000.00 897	10000000.00 896	10000000.00 897	10000000.00 903	10000000.00 904	10000000.00 900	10000000.00 904	10000000.00 903	10000000.00 904	10000000.00 901	10000000.00 904	10000000.00 903	10000000.00 904	10000000.00 903	10000000.00 904	10000000.00 903	10000000.00 901	10000000.00 897

SDNR	10000000.00 896	10000000.00 897	10000000.00 896	10000000.00 897	10000000.00 896	10000000.00 897	10000000.00 903	10000000.00 904	10000000.00 900	10000000.00 904	10000000.00 903	10000000.00 904	10000000.00 901	10000000.00 904	10000000.00 903	10000000.00 904	10000000.00 903	10000000.00 904	10000000.00 903	10000000.00 901	10000000.00 897

anonymousdsp2	10000000.00 896	10000000.00 897	10000000.00 896	10000000.00 897	10000000.00 896	10000000.00 897	10000000.00 903	10000000.00 904	10000000.00 900	10000000.00 904	10000000.00 903	10000000.00 904	10000000.00 901	10000000.00 904	10000000.00 903	10000000.00 904	10000000.00 903	10000000.00 904	10000000.00 903	10000000.00 901	10000000.00 897

anonymousdsp	10000000.00 896	10000000.00 897	10000000.00 896	10000000.00 897	10000000.00 896	10000000.00 897	10000000.00 903	10000000.00 904	10000000.00 900	10000000.00 904	10000000.00 903	10000000.00 904	10000000.00 901	10000000.00 904	10000000.00 903	10000000.00 904	10000000.00 903	10000000.00 904	10000000.00 903	10000000.00 901	10000000.00 897

test_example2	10000000.00 896	10000000.00 897	10000000.00 896	10000000.00 897	10000000.00 896	10000000.00 897	10000000.00 903	10000000.00 904	10000000.00 900	10000000.00 904	10000000.00 903	10000000.00 904	10000000.00 901	10000000.00 904	10000000.00 903	10000000.00 904	10000000.00 903	10000000.00 904	10000000.00 903	10000000.00 901	10000000.00 897

DIP-Stereo	10000000.00 896	10000000.00 897	10000000.00 896	10000000.00 897	10000000.00 896	10000000.00 897	10000000.00 903	10000000.00 904	10000000.00 900	10000000.00 904	10000000.00 903	10000000.00 904	10000000.00 901	10000000.00 904	10000000.00 903	10000000.00 904	10000000.00 903	10000000.00 904	10000000.00 903	10000000.00 901	10000000.00 897
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
PatchMatch		37.00 874		37.00 873		37.00 875		37.00 882		37.00 881		37.00 882		37.00 881		37.00 882		37.00 883		37.00 879

Low-res two-view benchmark